| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·图像分割 | 第12-14页 |
| ·交互式图像分割的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·文章组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 交互式图像分割算法 | 第18-38页 |
| ·交互式分割分类 | 第18-19页 |
| ·Live Wire算法 | 第19-23页 |
| ·动态规划 | 第19-20页 |
| ·初始代价计算 | 第20-21页 |
| ·寻找最短路径 | 第21-22页 |
| ·Live Wire的发展和研究现状 | 第22-23页 |
| ·活动轮廓模型和水平集 | 第23-27页 |
| ·活动轮廓模型 | 第23-25页 |
| ·水平集交互式图像分割 | 第25-27页 |
| ·图切割和随机游走交互式分割方法 | 第27-36页 |
| ·图切割的交互式分割方法 | 第27-33页 |
| ·随机游走的交互式分割方法 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于PCNN的Live Wire医学图像分割 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·Live Wire算法分析 | 第39-44页 |
| ·Dijkstra算法分析 | 第40-41页 |
| ·PCNN算法 | 第41-43页 |
| ·Live Wire的代价函数 | 第43-44页 |
| ·改进的Live Wire算法 | 第44-48页 |
| ·PCNN结构 | 第44-46页 |
| ·基于PCNN的Live Wire算法 | 第46页 |
| ·PCNN算法的步骤设计 | 第46-48页 |
| ·脉冲耦合神经网络V_θ的确定 | 第48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-52页 |
| ·PCNN与Dijkstra最短路径搜索的仿真比较 | 第49-50页 |
| ·医学图像的仿真研究 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 基于蚁群的Live Wire跟区压痕提取 | 第54-70页 |
| ·引言 | 第54-58页 |
| ·足迹识别 | 第54-56页 |
| ·蚁群算法 | 第56-58页 |
| ·Live Wire代价函数定义 | 第58-59页 |
| ·基于蚁群的Live Wire算法 | 第59-62页 |
| ·蚁群算法 | 第59-61页 |
| ·蚁群在Live Wire中的步骤 | 第61-62页 |
| ·足迹图像的实验结果与分析 | 第62-68页 |
| ·蚁群算法和Dijkstra算法性能的比较 | 第62-63页 |
| ·改进的Live Wire实验结果 | 第63-64页 |
| ·与活动轮廓模型方法比较 | 第64页 |
| ·跟区压痕边缘椭圆提取 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 基于随机游走的图像分割研究 | 第70-86页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·随机游走算法 | 第72-75页 |
| ·算法的设计思想 | 第75-81页 |
| ·滑降初始分割 | 第76-77页 |
| ·权值的改进 | 第77-80页 |
| ·随机游走分割 | 第80-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-85页 |
| ·合成图像实验 | 第82页 |
| ·人物图像实验 | 第82-83页 |
| ·医学图像实验 | 第83-84页 |
| ·分割方法时间的比较 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 随机游走算法在多车辆检测中的应用 | 第86-102页 |
| ·引言 | 第86-88页 |
| ·改进算法的思想 | 第88-89页 |
| ·改进算法的步骤 | 第89-98页 |
| ·背景差分 | 第89-92页 |
| ·基于边缘特征的阴影检测 | 第92-94页 |
| ·骨架标记点提取 | 第94-96页 |
| ·随机游走实现多车辆检测 | 第96-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第7章 基于滑降算法的分割研究 | 第102-120页 |
| ·滑降算法的研究 | 第102-104页 |
| ·滑降算法的发展 | 第102-104页 |
| ·滑降算法的过分割问题 | 第104页 |
| ·一种形态学梯度滑降算法的研究 | 第104-111页 |
| ·滑降算法 | 第105页 |
| ·基于多尺度形态学梯度的滑降算法 | 第105-107页 |
| ·区域合并 | 第107-108页 |
| ·实验结果与分析 | 第108-111页 |
| ·基于滑降算法的反馈PCNN医学图像分割 | 第111-119页 |
| ·改进算法的思想 | 第111-112页 |
| ·反馈PCNN | 第112-118页 |
| ·实验结果与分析 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第8章 总结与展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 作者在攻读博士期间所做工作 | 第136-137页 |