| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 图像分割方法概述 | 第9-11页 |
| 1.3 基于活动轮廓模型的图像分割方法研究发展 | 第11-13页 |
| 1.4 本文工作研究与安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基本知识 | 第14-22页 |
| 2.1 偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)简介 | 第14-15页 |
| 2.2 变分原理 | 第15-17页 |
| 2.3 梯度下降流 | 第17-18页 |
| 2.4 曲线演化理论 | 第18-19页 |
| 2.5 水平集理论 | 第19-22页 |
| 第三章 基于偏微分方程的图像分割模型 | 第22-33页 |
| 3.1 经典模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 基于区域的几何活动轮廓模型—C-V 模型 | 第22-24页 |
| 3.1.2 基于边缘的几何活动轮廓模型—自适应距离保持水平集方法 | 第24-25页 |
| 3.2 停止速度函数 | 第25-27页 |
| 3.3 灰度图像分类 | 第27-28页 |
| 3.4 C-V 模型修正 | 第28-29页 |
| 3.5 合成模型 | 第29-30页 |
| 3.6 迭代终止方法 | 第30-33页 |
| 第四章 数值分割实验和结果分析 | 第33-50页 |
| 4.1 模型 4 分割能力验证 | 第33-43页 |
| 实验 1 初始水平集轮廓的任意性 | 第33-35页 |
| 实验 2 检测目标物体内外轮廓 | 第35-36页 |
| 实验 3 检验多目标物体的边界 | 第36-37页 |
| 实验 4 检测深度凹陷区域边界 | 第37-38页 |
| 实验 5 检测弱边界 | 第38-39页 |
| 实验 6 检验抗噪声能力 | 第39-40页 |
| 实验 7 停止速度函数比较 | 第40-43页 |
| 4.2 不同模型分割效果比较 | 第43-47页 |
| 实验 8 模型比较 | 第43-47页 |
| 4.3 其他类型图像分割 | 第47-50页 |
| 实验 9 其他图片分割结果 | 第47-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 文章总结 | 第50页 |
| 未来发展 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |
| 科学研究与参加项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
