基于水平集方法的图像分割

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-18页
·图像分割的目的和意义	第8-9页
·图像分割方法综述	第9-15页
·传统的图像分割方法	第9-14页
·基于模型的图像分割方法	第14-15页
·水平集方法概述	第15-16页
·本论文的主要工作	第16-18页
2 基于变分和水平集方法的图像分割模型	第18-27页
·参数活动轮廓模型(SNAKE 模型)	第19-23页
·Snake 模型表达	第19-20页
·变分法以及Snake 模型的求解方法	第20-23页
·CHAN-VESE分割模型及其水平集求解方法	第23-27页
3 水平集方法中符号距离函数的重构	第27-37页
·曲线演化理论	第27-28页
·水平集理论	第28-30页
·符号距离函数的重构	第30-34页
·符号表的构造	第31-32页
·距离函数的构造	第32-34页
·曲线演化方程的水平集数值方法	第34-37页
4 改进的 C-V 图像分割模型及水平集求解	第37-47页
·改进的C-V 模型	第37-38页
·改进C-V 模型的水平集求解方法	第38-42页
·曲线演化方程的数值计算	第42-43页
·实验结果分析	第43-47页
5 总结与展望	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页
附录	第52页