| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·图像分割的意义 | 第8页 |
| ·图像分割方法概述 | 第8-9页 |
| ·水平集图像分割方法的研究 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 曲线演化理论和水平集方法 | 第12-28页 |
| ·曲线演化理论 | 第12-13页 |
| ·水平集方法 | 第13-16页 |
| ·水平集数值计算 | 第16-17页 |
| ·水平集快速算法 | 第17-22页 |
| ·并行算法 | 第17-18页 |
| ·窄带法 | 第18-19页 |
| ·快速行进法 | 第19-22页 |
| ·水平集初始化算法 | 第22-27页 |
| ·广义最近点算法(Generalized Closest Point) | 第22-24页 |
| ·标准PDE近似方法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于传统活动轮廓模型的图像分割 | 第28-40页 |
| ·Snake参数轮廓模型 | 第28-30页 |
| ·基本原理 | 第28-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第30-32页 |
| ·基本原理 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32页 |
| ·测地线活动轮廓模型 | 第32-35页 |
| ·基本原理 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·C-V活动轮廓模型 | 第35-39页 |
| ·基本原理 | 第35-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于曲线演化和各向异性扩散的图像分割方法 | 第40-55页 |
| ·基于各向异性扩散的图像去噪方法 | 第40-44页 |
| ·P-M方法 | 第40-42页 |
| ·四阶非线性扩散图像去噪方法 | 第42-44页 |
| ·基于高阶非线性扩散方程的新型图像去噪方法 | 第44-50页 |
| ·P-M启发性扩散系数函数分析 | 第44-45页 |
| ·构造新型的扩散系数函数 | 第45-46页 |
| ·基于新型扩散系数函数的四阶非线性扩散图像去噪 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·基于曲线演化和各向异性扩散的图像分割方法 | 第50-54页 |
| ·曲线演化模型 | 第50-51页 |
| ·曲线演化与各向异性扩散之间联系 | 第51-52页 |
| ·融合了各向异性扩散的曲线演化模型 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于水平集的图像模糊分割技术 | 第55-67页 |
| ·模糊C均值聚类的图像分割方法 | 第55-60页 |
| ·数据集的C划分 | 第55-56页 |
| ·模糊C均值聚类目标函数 | 第56-58页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第58页 |
| ·关于FCM图像分割算法的分析 | 第58-60页 |
| ·基于模糊聚类和水平集方法的图像分割模型 | 第60-66页 |
| ·对单目标的图像分割模型 | 第60-62页 |
| ·对多目标的图像分割模型 | 第62-64页 |
| ·图像分割模型算法 | 第64-65页 |
| ·实验与分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A 图索引 | 第72页 |
| 附录B 表索引 | 第72-73页 |
| Appendix A Figure Index | 第73页 |
| Appendix B Table Index | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 读硕期间发表的论文及从事的科研项目 | 第76页 |