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基于活动轮廓的图像分割算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景与意义第8页
   ·图像分割研究现状第8-11页
   ·本文的研究工作第11-12页
   ·本文的内容安排第12-13页
2 基于活动轮廓的图像分割方法第13-23页
   ·引言第13页
   ·相关数学背景第13-15页
     ·变分法和梯度下降流第13-15页
     ·水平集函数第15页
   ·参数活动轮廓模型第15-17页
     ·Snake模型第15-16页
     ·气球力Snake模型第16页
     ·GVF模型第16-17页
   ·几何活动轮廓模型第17-22页
     ·测地线活动轮廓模型第17-18页
     ·CV模型第18-20页
     ·LBF模型第20-22页
   ·本章小结第22-23页
3 融合图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型第23-34页
   ·引言第23页
   ·融合图像灰度和梯度的局部活动轮廓模型第23-28页
     ·本章改进模型第23-26页
     ·本章模型的多相位形式第26-28页
   ·实验结果与分析第28-32页
   ·本章小结第32-34页
4 基于模糊的结合全局特征和局部特征的活动轮廓模型第34-43页
   ·引言第34页
   ·研究背景第34-36页
     ·基于模糊的全局活动轮廓模型第34-35页
     ·基于模糊的局部活动轮廓模型第35-36页
   ·基于模糊的结合全局特征和局部特征的活动轮廓模型第36-39页
     ·模型定义第36-37页
     ·本章模型实现第37-39页
   ·实验结果与分析第39-42页
   ·本章小结第42-43页
5 基于FCM和LIF模型的图像自动分割算法第43-50页
   ·引言第43页
   ·研究背景第43-45页
     ·FCM算法第43-44页
     ·LIF模型第44-45页
   ·基于FCM和LIF的自动分割算法第45-46页
   ·实验结果与分析第46-49页
   ·本章小结第49-50页
6 总结与展望第50-52页
   ·本文的工作总结第50-51页
   ·进一步工作与展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附录第57-60页
 A 攻读硕士学位期间发表的论文第57页
 B 第四章中能量差值推导第57-60页

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