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基于Snake模型的图像分割算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-19页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 图像分割的研究现状和方法第9-14页
    1.3 基于Snake模型图像分割研究现状第14-17页
    1.4 论文的主要研究内容第17-18页
    1.5 论文的组织结构第18-19页
第2章 Snake模型的相关理论和技术概述第19-27页
    2.1 Snake模型的基本原理第19-20页
    2.2 Snake模型的数值实现第20-21页
    2.3 Snake模型的几种主要改进模型第21-26页
        2.3.1 Balloon Snake模型第21-22页
        2.3.2 距离势能力模型第22-23页
        2.3.3 动态距离力模型第23页
        2.3.4 GVF Snake模型第23-25页
        2.3.5 其它改进的Snake模型第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于参数活动轮廓模型的图像分割新方法第27-39页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 NGVF Snake模型和EPGVF Snake模型第28-29页
    3.3 改进的图像分割算法第29-31页
    3.4 模型的数值化处理第31-32页
    3.5 实验结果与分析第32-37页
    3.6 本章小结第37-39页
第4章 基于GVF Snake模型的深度凹陷图像分割第39-54页
    4.1 引言第39-40页
    4.2 梯度向量流力场分析第40-43页
        4.2.1 GVF的扩散过程分析第40-42页
        4.2.2 稳定曲线与临界点第42-43页
    4.3 深度凹陷区域的分割第43-48页
        4.3.1 瓶颈曲线段检测第44-46页
        4.3.2 瓶颈曲线段运动方向第46-47页
        4.3.3 外力场优化区域第47-48页
    4.4 实验结果分析第48-53页
        4.4.1 具有凹凸区域的合成图分割实验第48-50页
        4.4.2 具有深凹凹陷区域的真实图像实验第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 总结及展望第54-56页
    5.1 总结第54-55页
    5.2 后续研究工作第55-56页
参考文献第56-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第63页

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