基于区域信息的水平集藻类图像的分割
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究目的和内容 | 第12-14页 |
| 第二章 图像分割方法综述 | 第14-32页 |
| ·图像分割的概念 | 第14-15页 |
| ·图像分割的分类 | 第15-31页 |
| ·基于阈值选取的图像分割法 | 第15-21页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第21-28页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 水平集方法概述 | 第32-50页 |
| ·活动轮廓模型 | 第32-34页 |
| ·参数活动轮廓模型 | 第33-34页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第34页 |
| ·基于曲线演化理论的几何活动轮廓模型 | 第34-42页 |
| ·基于偏微分方程的方法 | 第34-37页 |
| ·变分法和梯度下降流 | 第37-39页 |
| ·曲线与曲面的几何演化 | 第39-42页 |
| ·基于水平集的几何活动轮廓模型 | 第42-49页 |
| ·水平集定义 | 第42-43页 |
| ·水平集的基本思想 | 第43-44页 |
| ·水平集方法 | 第44-46页 |
| ·变分水平集方法 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于水平集的图像分割 | 第50-60页 |
| ·灰度图像的水平集 | 第50-51页 |
| ·MUMFORD-SHAH 模型及其应用 | 第51-55页 |
| ·模型的建立 | 第51-52页 |
| ·数值实现 | 第52-55页 |
| ·C-V 模型 | 第55-58页 |
| ·模型的建立 | 第55-56页 |
| ·C-V 模型的数值实现 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 藻类显微图像分割 | 第60-70页 |
| ·改进的 C-V 模型 | 第60-64页 |
| ·模型的建立 | 第60-61页 |
| ·演化方程 | 第61-63页 |
| ·演化的终止准则 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-66页 |
| ·算法步骤 | 第64页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·结果讨论 | 第66页 |
| ·藻类图像分割实际应用情况 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·本文工作总结 | 第70页 |
| ·对未来研究的展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-78页 |
