| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-11页 |
| 1.2.1 基于边缘的图像分割方法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 基于区域的图像分割方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 基于形状先验模型分割方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容与章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 水平集的数学基础知识 | 第13-20页 |
| 2.1 偏微分方程的定义 | 第13-14页 |
| 2.2 偏微分方程的求解 | 第14-15页 |
| 2.3 变分法的概述 | 第15页 |
| 2.4 曲线演化与水平集理论 | 第15-19页 |
| 2.4.1 曲线演化理论 | 第15-17页 |
| 2.4.2 水平集方法介绍 | 第17-18页 |
| 2.4.3 水平集方法数值实现 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 常见的水平集分割方法与实现 | 第20-27页 |
| 3.1 Mumford-Shah模型 | 第20-21页 |
| 3.2 Chan-Vese模型 | 第21-22页 |
| 3.3 改进的C-V模型 | 第22-25页 |
| 3.3.1 改进C-V模型的概述 | 第22-23页 |
| 3.3.2 初始轮廓的快速定位 | 第23-24页 |
| 3.3.3 曲线演化速度的自适应调节 | 第24-25页 |
| 3.4 仿真实验结果 | 第25-26页 |
| 3.4.1 曲线演化速度比较 | 第25页 |
| 3.4.2 分割结果比较 | 第25-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 超声波图像宫颈癌钙化点的提取与分割 | 第27-38页 |
| 4.1 LKAC模型的描述 | 第27-30页 |
| 4.1.1 局部驱动核项E_Ω~L | 第27-28页 |
| 4.1.2 全局驱动核项E_Ω~L | 第28-29页 |
| 4.1.3 规则化项E~R | 第29-30页 |
| 4.2 LKAC模型的水平集演化方程式 | 第30-32页 |
| 4.3 LKAC模型的数值计算 | 第32-33页 |
| 4.4 仿真实验结果 | 第33-35页 |
| 4.4.1 曲线演化速度与改进的C-V模型进行比较 | 第33-34页 |
| 4.4.2 分割结果与改进的C-V模型进行比较 | 第34-35页 |
| 4.5 改进的C-V模型与LKAC模型组合的算法 | 第35-36页 |
| 4.5.1 算法实现步骤 | 第35页 |
| 4.5.2 仿真实验的分析 | 第35页 |
| 4.5.3 仿真实验结果的评价 | 第35-36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-39页 |
| 5.1 总结 | 第38页 |
| 5.2 研究展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 在学期间的研究成果 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |