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基于先验形状约束的图像分割研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-16页
   ·研究背景第7-8页
   ·传统的图像分割算法第8-11页
   ·基于先验形状约束的水平集图像分割算法第11-14页
   ·研究内容与论文架构第14-16页
第二章 基于先验形状约束的水平集图像分割理论基础第16-32页
   ·曲线演化理论和活动轮廓模型第16-19页
     ·曲线演化理论第16-17页
     ·活动轮廓模型第17-19页
   ·水平集方法第19-26页
     ·基本概念第19-21页
     ·嵌入函数的选择和初始化第21-22页
     ·水平集方法的实现第22-23页
     ·测地线活动轮廓模型第23-25页
     ·Chan-Vese 模型第25-26页
   ·先验形状的表示第26-28页
   ·传统的基于先验形状的水平集分割模型第28-31页
     ·引入先验形状项第28-29页
     ·演化模型与数值计算第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 基于多先验形状约束的水平集分割模型第32-41页
   ·概述第32页
   ·单标记函数的目标分割第32-33页
   ·多标记函数的目标分割第33-34页
   ·演化过程和算法流程第34-36页
   ·实验结果第36-40页
     ·合成图像分割结果第36-38页
     ·STK 仿真图像分割结果第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 参数自适应的 KPCA 先验形状约束目标分割模型第41-56页
   ·基于 KPCA 的形状项第41-44页
     ·KPCA 简介第41-42页
     ·形状项的构建第42-44页
   ·图像数据项第44-45页
   ·基于 KPCA 的先验形状约束的分割模型第45-47页
   ·参数自适应选择第47-48页
   ·算法流程第48-50页
   ·实验结果第50-54页
   ·本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
   ·全文总结第56-57页
   ·存在的问题与展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第64-66页

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