| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·图像分割方法分类 | 第9-13页 |
| ·传统的图像分割方法 | 第10-11页 |
| ·现代图像分割法 | 第11-13页 |
| ·基于随机游走理论的图像分割 | 第13-19页 |
| ·基于图论的图像分割方法概述 | 第13-17页 |
| ·运用随机游走理论进行图像分割的发展现状 | 第17-19页 |
| ·本文内容 | 第19-21页 |
| ·创新工作 | 第19-20页 |
| ·章节安排 | 第20-21页 |
| 第2章 随机游走理论 | 第21-29页 |
| ·直线上的随机游走 | 第21-22页 |
| ·平面上的调和函数及DIRICHLET问题 | 第22-24页 |
| ·随机游走图像分割方法的理论研究 | 第24-28页 |
| ·边缘的权重 | 第25页 |
| ·联合Dirichlet问题 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 随机游走在医学超声图像分割中的应用 | 第29-37页 |
| ·医学超声图像的特点 | 第29页 |
| ·基于随机游走的医学超声图像分割 | 第29-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 融合灰度和梯度方向信息的随机游走的图像分割 | 第37-45页 |
| ·算法改进设计 | 第37-41页 |
| ·邻域 | 第37页 |
| ·权值的改进 | 第37-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·研究工作总结 | 第45页 |
| ·后续工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第55页 |