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基于形状先验的水平集图像分割研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-13页
1 绪论第13-20页
   ·课题背景和意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-18页
     ·参数活动轮廓模型第15-16页
     ·几何活动轮廓模型第16-17页
     ·基于形状先验信息的分割方法第17-18页
   ·本文主要工作和章节安排第18-20页
2 曲线演化与水平集理论第20-28页
   ·曲线演化理论第20-21页
   ·水平集方法第21-26页
     ·水平集方法介绍第21-23页
     ·嵌入函数的选用和初始化第23页
     ·Heaviside函数和Dirac函数第23-25页
     ·水平集方法数值实现第25-26页
   ·本章小结第26-28页
3 基于先验形状的水平集分割新算法第28-45页
   ·基于能量泛函的图形分割第28-35页
     ·活动轮廓模型的提出第28-29页
     ·测地线活动轮廓模型(GAC模型)第29-31页
     ·CV模型第31-34页
     ·CV-GAC模型第34-35页
   ·先验形状信息第35-42页
     ·新的相似性度量第35-40页
     ·形状先验项第40-42页
   ·基于先验形状的水平集分割第42-44页
   ·本章小结第44-45页
4 算法评价系统及实验结果分析第45-63页
   ·算法评价系统第45-50页
     ·系统模块设计第45-48页
     ·分割结果评价标准第48-50页
   ·实验结果分析第50-61页
     ·Weizmann图库分割实验第50-55页
     ·刚性形变图像分割实验第55-58页
     ·腹部CT图像分割实验第58-61页
   ·本章小结第61-63页
5 总结与展望第63-65页
   ·本文工作总结第63-64页
   ·未来工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
作者简历第69-71页
学位论文数据集第71页

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