| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 本课题研究问题 | 第14-15页 |
| 1.2.1 图像去噪 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像分割 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 图像去噪研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 图像分割研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4 本文组织结构和章节安排 | 第20-23页 |
| 第2章 水平集方法综述 | 第23-35页 |
| 2.1. 曲线演化理论 | 第23-25页 |
| 2.2 曲线曲面隐式表达 | 第25-27页 |
| 2.3 水平集函数初始化和周期性重新初始化 | 第27-29页 |
| 2.4 水平集方法的数值计算 | 第29-30页 |
| 2.5 变分水平集方法 | 第30-34页 |
| 2.6 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于局部自适应LP范数约束的总变分图像去噪 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 背景介绍 | 第36-38页 |
| 3.2.1 TV模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 自适应p-Laplace模型 | 第37-38页 |
| 3.3 基于局部自适应L~P范数约束的总变分模型 | 第38-44页 |
| 3.3.1 像素不均匀性 | 第38-40页 |
| 3.3.2 模型描述 | 第40-42页 |
| 3.3.3 数值方案 | 第42-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 相关模型介绍 | 第50-53页 |
| 4.2.1 测地线活动轮廓模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 梯度矢量流测地线活动轮廓模型 | 第51-52页 |
| 4.2.3 静磁场活动轮廓模型 | 第52-53页 |
| 4.3 基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型 | 第53-56页 |
| 4.3.1 边缘扩散信息拟合力 | 第53-54页 |
| 4.3.2 算法描述及数值计算方案 | 第54-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于局部和全局图像信息拟合能量的活动轮廓模型 | 第63-83页 |
| 5.1 引言 | 第63-64页 |
| 5.2 背景介绍 | 第64-70页 |
| 5.2.1 C-V模型 | 第64-65页 |
| 5.2.2 LBF模型 | 第65-67页 |
| 5.2.3 LIC模型 | 第67-68页 |
| 5.2.4 LGDF模型 | 第68-70页 |
| 5.3 基于局部和全局图像信息拟合能量的活动轮廓模型 | 第70-74页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第70-72页 |
| 5.3.2 数值计算方案 | 第72-74页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第74-81页 |
| 5.4.1 与C-V模型的对比实验 | 第74-75页 |
| 5.4.2 与LGDF模型的对比实验 | 第75-79页 |
| 5.4.3 与LIC模型的对比实验 | 第79-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 支持向量机和水平集的高分辨率遥感图像河流检测 | 第83-101页 |
| 6.1 引言 | 第83-84页 |
| 6.2 河流区域粗检测 | 第84-91页 |
| 6.2.1 纹理特征提取 | 第84-85页 |
| 6.2.2 基准点信息扩散特征提取 | 第85-90页 |
| 6.2.3 基于SVM的河流区域粗检测 | 第90-91页 |
| 6.3 完整河流区域提取 | 第91-95页 |
| 6.3.1 基于DRLSE模型的河流区域提取 | 第91-94页 |
| 6.3.2 河流区域修复 | 第94-95页 |
| 6.4 实验及结果分析 | 第95-99页 |
| 6.5 本章小结 | 第99-101页 |
| 第7章 基于水平集的混合传感器网络覆盖空洞检测和修复算法 | 第101-117页 |
| 7.1 引言 | 第101-102页 |
| 7.2 相关背景介绍 | 第102-103页 |
| 7.2.1 覆盖空洞检测 | 第102页 |
| 7.2.2 覆盖空洞修复 | 第102-103页 |
| 7.3 感知模型和问题描述 | 第103-106页 |
| 7.3.1 感知模型 | 第103-105页 |
| 7.3.2 定义与假设 | 第105-106页 |
| 7.4 基于水平集的覆盖空洞检测算法 | 第106-110页 |
| 7.5 基于遗传算法的网络修复策略 | 第110-112页 |
| 7.6 仿真结果与分析 | 第112-114页 |
| 7.7 结论 | 第114-117页 |
| 第8章 总结与展望 | 第117-119页 |
| 8.1 总结 | 第117-118页 |
| 8.2 展望 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133页 |
