基于水平集和分水岭的图像分割算法研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-13页 |
·图像分割的基本概念 | 第7-8页 |
·课题研究背景及意义 | 第8页 |
·国内外相关研究及现状 | 第8-12页 |
·阈值法 | 第9页 |
·基于边缘检测方法 | 第9-10页 |
·基于区域的分割方法 | 第10页 |
·结合特定理论工具的分割方法 | 第10-12页 |
·本文组织结构 | 第12-13页 |
第二章 水平集方法介绍 | 第13-21页 |
·活动轮廓模型 | 第13-15页 |
·参数活动轮廓模型 | 第13-14页 |
·几何活动轮廓模型 | 第14-15页 |
·水平集方法的基本理论 | 第15-19页 |
·曲线演化理论 | 第15-16页 |
·水平集方法 | 第16-19页 |
·小结 | 第19-21页 |
第三章 自适应距离保持水平集方法 | 第21-29页 |
·距离保持水平集方法 | 第21-23页 |
·方法简介 | 第21-22页 |
·方法分析 | 第22-23页 |
·自适应距离保持水平集方法 | 第23-26页 |
·方法简介 | 第23-24页 |
·方法分析 | 第24-26页 |
·改进的自适应距离保持水平集方法 | 第26-28页 |
·改进可变权系数 | 第26-27页 |
·改进停止速度函数 | 第27页 |
·实验结果与分析 | 第27-28页 |
·小结 | 第28-29页 |
第四章 基于标记的分水岭分割方法 | 第29-45页 |
·分水岭算法的基本概念和原理 | 第29-31页 |
·常用的分水岭分割方法 | 第31-34页 |
·基于距离变换的分水岭变换 | 第31-32页 |
·基于梯度的分水岭分割 | 第32-33页 |
·基于标记的分水岭分割 | 第33-34页 |
·边缘检测算子 | 第34-39页 |
·Robert 边缘检测算子 | 第34-35页 |
·Sobel 边缘检测算子 | 第35页 |
·Prewitt 边缘检测算子 | 第35-36页 |
·Laplacian(LoG)边缘检测算子 | 第36页 |
·Canny 边缘检测算子 | 第36-37页 |
·各边缘检测算子性能比较 | 第37-39页 |
·基于标记的改进分水岭算法 | 第39-43页 |
·算法原理 | 第39-40页 |
·形态学梯度 | 第40-41页 |
·形态学重建 | 第41页 |
·标记提取 | 第41-42页 |
·基于标记的分水岭分割 | 第42页 |
·实验结果及分析 | 第42-43页 |
·小结 | 第43-45页 |
第五章 水平集和分水岭的组合分割算法 | 第45-53页 |
·数学形态学图像处理 | 第45-46页 |
·数学形态学的基本概念 | 第45页 |
·灰度腐蚀 | 第45-46页 |
·灰度膨胀 | 第46页 |
·灰度开、闭运算 | 第46页 |
·基于水平集和分水岭的图像分割组合算法 | 第46-48页 |
·算法原理 | 第46-47页 |
·算法步骤 | 第47-48页 |
·实验结果及分析 | 第48-53页 |
第六章 总结及展望 | 第53-55页 |
·总结 | 第53页 |
·展望 | 第53-55页 |
致谢 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |