| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像分割的发展与分类 | 第14-16页 |
| 1.3 活动轮廓模型的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 论文的主要内容与组织结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 活动轮廓模型的基础理论 | 第21-29页 |
| 2.1 曲线演化理论 | 第21-23页 |
| 2.2 水平集方法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 水平集方法的基本理论 | 第23-24页 |
| 2.2.2 水平集函数初始化 | 第24-26页 |
| 2.2.3 水平集方法的数值求解 | 第26-27页 |
| 2.3 图像分割的评价指标 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于局部熵拟合能量和全局信息的活动轮廓模型 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 相关工作 | 第30-32页 |
| 3.2.1 CV模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 RSF模型 | 第31-32页 |
| 3.3 基于局部熵拟合能量和全局信息活动轮廓模型的图像分割 | 第32-36页 |
| 3.3.1 局部熵项 | 第32-33页 |
| 3.3.2 局部拟合能量项的构造 | 第33页 |
| 3.3.3 全局拟合能量项的构造 | 第33-34页 |
| 3.3.4 改进的正则化项 | 第34页 |
| 3.3.5 最终的能量泛函 | 第34-35页 |
| 3.3.6 本章模型的算法步骤及流程图 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与讨论 | 第36-42页 |
| 3.4.1 本章模型有效性验证 | 第36-38页 |
| 3.4.2 本章模型与其他模型对比 | 第38-41页 |
| 3.4.3 分析改进的正则项与参数选择 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于局部增强与区域拟合的活动轮廓模型 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 相关工作 | 第44-46页 |
| 4.2.1 LSF模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 LRCV模型 | 第45-46页 |
| 4.3 基于局部增强与区域拟合活动轮廓模型的图像分割 | 第46-49页 |
| 4.3.1 局部区域增强方法的构造 | 第46页 |
| 4.3.2 区域拟合能量项的构造 | 第46-47页 |
| 4.3.3 最终的能量泛函公式 | 第47页 |
| 4.3.4 数值计算方法 | 第47-48页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| 4.4.1 验证本章模型的有效性 | 第49-51页 |
| 4.4.2 不同类型图像的分割结果 | 第51-52页 |
| 4.4.3 与其他模型的对比与分析 | 第52-55页 |
| 4.4.4 参数的选择与讨论 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |
