| 创新点摘要 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-25页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·研究现状 | 第16-22页 |
| ·偏微分方程理论在图像去噪中的应用 | 第16-18页 |
| ·偏微分方程理论在图像分割中的应用 | 第18-19页 |
| ·生物信息图像处理研究现状 | 第19-21页 |
| ·当前存在的主要问题 | 第21-22页 |
| ·论文研究内容 | 第22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-25页 |
| 第2章 水平集方法的基本理论 | 第25-31页 |
| ·曲线演化理论 | 第25-26页 |
| ·水平集方法 | 第26-28页 |
| ·水平集方法的数值解法 | 第28-30页 |
| ·水平集函数的重新初始化 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 一种基于形态学和PDE的生物信息图像去噪方法 | 第31-43页 |
| ·Catte模型 | 第31-32页 |
| ·林石模型 | 第32页 |
| ·基于形态学重建的各向异性扩散去噪模型 | 第32-41页 |
| ·形态学重建 | 第32-34页 |
| ·新的各向异性扩散方程 | 第34-36页 |
| ·扩散系数设定 | 第36-37页 |
| ·模型的数值实现 | 第37-38页 |
| ·实验与结果 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 一种基于全变分的生物信息图像去噪模型 | 第43-61页 |
| ·全变分模型 | 第43-48页 |
| ·变分法的基本概念 | 第43-44页 |
| ·变分原理 | 第44-46页 |
| ·全变分模型 | 第46-48页 |
| ·基于全变分的生物信息图像去噪模型 | 第48-59页 |
| ·全变分去噪模型 | 第48-50页 |
| ·数值解法 | 第50-53页 |
| ·实验与结果 | 第53-55页 |
| ·一种基于全变分与分水岭变换的生物信息图像分割方法 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 一种基于水平距离正则项的主动轮廓图像分割模型 | 第61-81页 |
| ·GAC模型 | 第61-62页 |
| ·CV模型 | 第62-65页 |
| ·一种基于水平距离正则项的主动轮廓模型 | 第65-79页 |
| ·模型拟合项定义 | 第65-66页 |
| ·水平距离惩罚项 | 第66-68页 |
| ·水平集能量泛函 | 第68-69页 |
| ·正则化函数与边缘停止函数 | 第69-71页 |
| ·数值实现 | 第71-72页 |
| ·实验与结果 | 第72-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 一种结合区域邻域信息的局部二值拟合图像分割模型 | 第81-103页 |
| ·局部二值拟合LBF模型 | 第81-84页 |
| ·LGIF模型及其存在的问题 | 第84-87页 |
| ·结合区域邻域信息的局部二值拟合分割模型 | 第87-101页 |
| ·模型拟合项定义 | 第87-88页 |
| ·水平集能量泛函 | 第88-90页 |
| ·数值实现 | 第90-92页 |
| ·实验与结果 | 第92-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 第7章 结论 | 第103-107页 |
| ·结论 | 第103-104页 |
| ·下一步工作 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第115-116页 |
| 攻读学位期间参与的主要项目 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 作者简介 | 第119页 |
