基于水平集理论框架的成像目标分割与跟踪技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 图像分割方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 目标跟踪方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 水平集演化理论研究 | 第18-28页 |
| 2.1 曲线演化理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 曲线演化基本概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 变分原理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 梯度下降流方法 | 第20-21页 |
| 2.2 水平集理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 水平集方法原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 水平集演化方程求解 | 第23-24页 |
| 2.2.3 水平集演化方程推广 | 第24页 |
| 2.3 水平集方法实现的关键技术 | 第24-27页 |
| 2.3.1 水平集函数的初始化 | 第24-26页 |
| 2.3.2 速度场的拓展 | 第26页 |
| 2.3.3 迭代时间步长的选取 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 水平集图像分割算法研究 | 第28-46页 |
| 3.1 经典的水平集模型 | 第28-31页 |
| 3.1.1 C-V模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 LBF模型 | 第29-31页 |
| 3.2 混合水平集模型 | 第31-33页 |
| 3.2.1 模型构建 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模型优化 | 第32-33页 |
| 3.3 AMG求解策略 | 第33-36页 |
| 3.3.1 分割问题的转化 | 第33-34页 |
| 3.3.2 AMG实现方法 | 第34-36页 |
| 3.3.3 复杂度分析 | 第36页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第36-45页 |
| 3.4.1 定性分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1.1 与C-V模型的对比实验 | 第36-38页 |
| 3.4.1.2 与LBF模型的对比实验 | 第38-40页 |
| 3.4.1.3 与现有其他模型的对比实验 | 第40-43页 |
| 3.4.2 定量评估 | 第43-45页 |
| 3.4.2.1 Jaccard相似度定量比较 | 第43-44页 |
| 3.4.2.2 快速演化特性 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 水平集轮廓跟踪算法研究 | 第46-70页 |
| 4.1 轮廓跟踪方法 | 第46-48页 |
| 4.1.1 跟踪与分割分步完成 | 第46-47页 |
| 4.1.2 跟踪与分割融合完成 | 第47-48页 |
| 4.2 本文轮廓跟踪方法 | 第48页 |
| 4.3 特征构建 | 第48-51页 |
| 4.3.1 LBP特征 | 第49页 |
| 4.3.2 HOG特征 | 第49-50页 |
| 4.3.3 HSI特征 | 第50-51页 |
| 4.3.4 本文特征向量 | 第51页 |
| 4.4 分类器研究 | 第51-56页 |
| 4.4.1 分类器模型 | 第51-53页 |
| 4.4.2 SVM分类器 | 第53-56页 |
| 4.4.2.1 核函数 | 第53页 |
| 4.4.2.2 线性可分模型 | 第53-55页 |
| 4.4.2.3 线性不可分模型 | 第55-56页 |
| 4.5 分割模型 | 第56-60页 |
| 4.5.1 数学描述 | 第56-57页 |
| 4.5.2 数值计算方法 | 第57-58页 |
| 4.5.3 参数模型性能分析 | 第58-59页 |
| 4.5.4 模型对比分析 | 第59-60页 |
| 4.6 基于多特征融合的轮廓跟踪方法 | 第60-61页 |
| 4.7 实验结果及分析 | 第61-69页 |
| 4.7.1 定性分析 | 第61-65页 |
| 4.7.1.1 相似背景实验结果分析 | 第61-62页 |
| 4.7.1.2 目标遮挡实验结果分析 | 第62-63页 |
| 4.7.1.3 旋转变化实验结果分析 | 第63-64页 |
| 4.7.1.4 尺度变化实验结果分析 | 第64-65页 |
| 4.7.2 定量评估 | 第65-69页 |
| 4.7.2.1 定量评估指标 | 第65-66页 |
| 4.7.2.2 定量结果分析 | 第66-69页 |
| 4.8 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第70-71页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
