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基于模糊聚类及活动轮廓模型的图像分割技术研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-33页
    1.1 数字图像处理概述第13-14页
    1.2 图像分割及算法综述第14-20页
        1.2.1 图像分割的概念第14-15页
        1.2.2 图像分割算法综述第15-20页
    1.3 模糊聚类分割算法及其研究概况第20-23页
        1.3.1 模糊聚类算法第20页
        1.3.2 模糊聚类算法的研究现状第20-23页
    1.4 活动轮廓模型算法及其研究现状第23-29页
        1.4.1 活动轮廓模型算法第23-24页
        1.4.2 活动轮廓模型的研究现状第24-29页
    1.5 本课题的研究背景和意义第29-30页
    1.6 本文的主要工作及结构安排第30-33页
第2章 结合局部变异系数的模糊C均值聚类算法第33-49页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 模型背景第34-39页
        2.2.1 传统的FCM算法第34-36页
        2.2.2 基于空间邻域信息的FCM算法第36-39页
    2.3 LCVFCM聚类算法第39-41页
    2.4 实验结果和分析第41-46页
        2.4.1 人工合成图像第41-43页
        2.4.2 真实图像第43-44页
        2.4.3 脑部MR图像第44-45页
        2.4.4 参数讨论第45-46页
    2.5 本章小结第46-49页
第3章 局部交叉熵度量模糊C均值的水平集图像分割算法第49-71页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 数学基础第50-53页
        3.2.1 曲线演化理论第50-51页
        3.2.2 水平集方法第51-52页
        3.2.3 水平集方法的数值求解第52-53页
    3.3 相关模型第53-55页
        3.3.1 CK模型第53-54页
        3.3.2 LCK模型第54-55页
    3.4 局部交叉熵度量模糊C均值的水平集算法第55-59页
        3.4.1 模型描述第55-57页
        3.4.2 模型求解第57-59页
    3.5 实验结果和分析第59-69页
        3.5.1 分割合成和真实图像第59-62页
        3.5.2 分割噪声图像第62-66页
        3.5.3 分割医学图像第66-67页
        3.5.4 分割自然图像第67-69页
        3.5.5 参数讨论第69页
    3.6 本章小结第69-71页
第4章 局部高斯分布拟合和局部符号差能量驱动的活动轮廓模型第71-91页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 相关模型第72-75页
        4.2.1 LBF模型第72-73页
        4.2.2 LGDF模型第73-74页
        4.2.3 LGIF模型第74页
        4.2.4 GLGDF模型第74-75页
    4.3 基于LGDF和LSD能量驱动的活动轮廓模型第75-79页
        4.3.1 局部熵加权的LSD能量项第75-76页
        4.3.2 水平集演化方程第76-77页
        4.3.3 能量泛函极小化第77-78页
        4.3.4 模型的数值实现及算法步骤第78-79页
    4.4 实验结果和分析第79-88页
        4.4.1 分割合成和真实图像第80-81页
        4.4.2 分割医学图像第81-83页
        4.4.3 分割灰度不均匀图像第83-85页
        4.4.4 分割噪声图像第85-87页
        4.4.5 参数讨论第87-88页
    4.5 本章小结第88-91页
第5章 基于区域生长初始化的水平集海马图像分割第91-109页
    5.1 引言第91-93页
    5.2 改进的水平集海马图像分割方法第93-102页
        5.2.1 水平集函数的初始化第93-98页
        5.2.2 水平集图像分割方法第98-102页
    5.3 实验结果和分析第102-106页
    5.4 本章小结第106-109页
总结与展望第109-111页
致谢第111-113页
参考文献第113-127页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第127-128页

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