| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·图像的定义及分类 | 第7-8页 |
| ·图像的定义 | 第7页 |
| ·图像的分类与数学模型 | 第7-8页 |
| ·图像分割方法综述 | 第8-15页 |
| ·图像处理和计算机视觉 | 第8-9页 |
| ·经典的图像分割方法 | 第9-15页 |
| ·本文的主要工作和各章节的安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图像分割中的水平集方法 | 第17-31页 |
| ·曲线演化理论 | 第17-19页 |
| ·曲线演化的一般表达式 | 第17-19页 |
| ·常见的曲线演化方程 | 第19页 |
| ·水平集方法综述 | 第19-28页 |
| ·变分法和梯度下降流 | 第19-22页 |
| ·水平集方法的基本原理和数学描述 | 第22-25页 |
| ·水平集方法的数值计算及其快速算法 | 第25-28页 |
| ·小结 | 第28-31页 |
| 第三章 基于活动轮廓模型的图像分割方法 | 第31-39页 |
| ·活动轮廓模型 | 第31-32页 |
| ·活动轮廓模型的基本原理 | 第31页 |
| ·活动轮廓模型的特点 | 第31-32页 |
| ·参数活动轮廓模型(Parametric Active Contour Model) | 第32-33页 |
| ·Snake模型的数学表达及求解 | 第32-33页 |
| ·Snake模型的评价 | 第33页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第33-37页 |
| ·几何活动轮廓模型的基本思想 | 第33-34页 |
| ·Mumford-Shah模型 | 第34页 |
| ·无边活动轮廓模型 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 一种引入Chebyshev距离的改进的无边活动轮廓模型 | 第39-59页 |
| ·相似度 | 第39-43页 |
| ·相似度的概念 | 第39页 |
| ·经典的相似度介绍 | 第39-43页 |
| ·一种引入Chebyshev距离的改进的无边活动轮廓模型 | 第43-50页 |
| ·无边活动轮廓模型(C-V模型)的进一步分析 | 第43-45页 |
| ·引入Chebyshev距离的改进的无边活动轮廓模型 | 第45-47页 |
| ·改进模型的数值实现 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·一种结合Top-hat算子和几何活动轮廓模型的两步图像分割方法 | 第50-56页 |
| ·数学形态学介绍 | 第50页 |
| ·数学形态学基础 | 第50-52页 |
| ·Top-hat算子及其性质 | 第52-53页 |
| ·一种结合Top-hat算子和几何活动轮廓模型的两步图像分割方法 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
