摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-26页 |
·研究背景 | 第13-16页 |
·研究基础 | 第16-21页 |
·研究内容 | 第21-23页 |
·研究方法 | 第23-24页 |
·创新成果 | 第24页 |
·论文内容 | 第24-26页 |
第2章 图像处理中的变分问题与有界变差函数空间 | 第26-49页 |
·图像处理中的MUMFORD-SHAH变分问题 | 第26-28页 |
·特殊有界变差函数空间理论 | 第28-38页 |
·有限周长集理论 | 第29-31页 |
·有界变差函数空间理论 | 第31-35页 |
·特殊有界变差函数空间理论 | 第35-38页 |
·MUMFORD-SHAH变分方法 | 第38-40页 |
·标度方法 | 第40-45页 |
·近似方法 | 第45-48页 |
·Γ收敛理论 | 第45-47页 |
·近似方法 | 第47-48页 |
·小结 | 第48-49页 |
第3章 图像处理中的变分问题与水平集方法 | 第49-61页 |
·曲线演化与水平集方法 | 第49-52页 |
·水平集数值方法 | 第52-56页 |
·空间导函数的近似 | 第52-55页 |
·时间导数的近似 | 第55-56页 |
·快速水平集算法 | 第56页 |
·图像处理中的CHAN-VESE变分问题与水平集方法 | 第56-58页 |
·图像处理中的TSAI-YEZZI-WILLSKY变分问题与水平集方法 | 第58-59页 |
·小结 | 第59-61页 |
第4章 多层MUMFORD-SHAH图像处理模型 | 第61-80页 |
·引言 | 第61页 |
·多层MUMFORD-SHAH模型 | 第61-62页 |
·多层Mumford-Shah模型 | 第61-62页 |
·模型之间的关系 | 第62页 |
·水平集逐层迭代算法 | 第62-68页 |
·基本算法 | 第63-65页 |
·迭代算法 | 第65页 |
·关键问题 | 第65-66页 |
·算法流程 | 第66-68页 |
·实验结果与分析 | 第68-79页 |
·基本实验 | 第68-69页 |
·大脑病理学图像重建与分割 | 第69-73页 |
·InSAR干涉图相位解缠 | 第73-79页 |
·小结 | 第79-80页 |
第5章 多层MUMFORD-SHAH向量值图像处理模型 | 第80-102页 |
·引言 | 第80-81页 |
·多层MUMFORD-SHAH向量模型 | 第81-83页 |
·多层Mumford-Shah向量模型 | 第81-82页 |
·模型之间的关系 | 第82-83页 |
·水平集逐层迭代算法 | 第83-84页 |
·基本算法 | 第83-84页 |
·迭代算法 | 第84页 |
·实验结果分析 | 第84-101页 |
·基本实验 | 第84-85页 |
·彩色多普勒超声波心脏图像重建与分割 | 第85-88页 |
·彩色眼底图像重建与分割 | 第88-91页 |
·青光眼视乳头图像杯盘分割与度量 | 第91-98页 |
·实验结果 | 第98-101页 |
·实验分析 | 第101页 |
·小结 | 第101-102页 |
第6章 集成形状先验知识的多层MUMFORD-SHAH模型 | 第102-131页 |
·引言 | 第102-104页 |
·形状先验知识的表达方法 | 第104-113页 |
·形状窄带水平集表达方法 | 第107页 |
·形状窄带配准泛函模型 | 第107-110页 |
·形状窄带水平集分布统计模型 | 第110-112页 |
·形状窄带水平集统计建模方法 | 第112-113页 |
·统计多层MUMFORD-SHAH向量模型 | 第113-114页 |
·水平集逐层迭代算法 | 第114-116页 |
·基本算法 | 第115页 |
·迭代算法 | 第115-116页 |
·早期青光眼病人视乳头图像分割 | 第116-130页 |
·视盘形状先验知识表达 | 第116-127页 |
·视盘分割 | 第127-130页 |
·小结 | 第130-131页 |
结论 | 第131-136页 |
一、应用前景和社会、经济价值 | 第131-132页 |
二、创造性理论研究成果 | 第132-133页 |
三、创造性应用研究成果 | 第133-135页 |
四、展望与设想 | 第135-136页 |
参考文献 | 第136-154页 |
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第154-155页 |
附录 B 攻读学位期间参加和负责的科研项目 | 第155-156页 |
致谢 | 第156页 |