| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 基于水平集方法的图像分割技术 | 第18-21页 |
| 1.2.1 基于图像边界信息的水平集分割算法 | 第19页 |
| 1.2.2 基于图像区域信息的水平集分割算法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 基于有约束的水平集分割算法 | 第20-21页 |
| 1.3 基于Chan-Vese模型的图像分割方法 | 第21-23页 |
| 1.4 论文的主要内容与章节安排 | 第23-26页 |
| 第二章 基于形状约束的快速图像分割方法 | 第26-38页 |
| 2.1 格子玻尔兹曼方法 | 第27-28页 |
| 2.2 基于图像矩的形状先验对齐 | 第28页 |
| 2.3 基于局部保持映射的形状约束降维 | 第28-29页 |
| 2.4 基于形状约束的快速图像分割方法的能量泛函及演化方程 | 第29-31页 |
| 2.4.1 能量泛函的数据驱动项 | 第29-30页 |
| 2.4.2 能量泛函的形状驱动项 | 第30页 |
| 2.4.3 能量泛函的演化方程 | 第30-31页 |
| 2.5 格子玻尔兹曼方法的演化方程 | 第31-32页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于形状约束的显著目标分割方法 | 第38-48页 |
| 3.1 GBVS模型 | 第38-39页 |
| 3.2 基于形状约束的显著目标分割方法的能量泛函及演化方程 | 第39-42页 |
| 3.2.1 数据驱动项 | 第39-40页 |
| 3.2.2 形状驱动项 | 第40-41页 |
| 3.2.3 能量函数和演化方程 | 第41-42页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于超像素和图割优化的水平集图像分割方法 | 第48-58页 |
| 4.1 简单线性迭代聚类算法 | 第49-51页 |
| 4.2 Chan-Vese模型的离散表示 | 第51-52页 |
| 4.3 基于图割技术的能量泛函优化 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 文章总结 | 第58-59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |