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基于Snake模型的憎水性图像分割算法研究

摘要第1页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-10页
   ·课题研究的背景和意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-9页
   ·本文主要研究工作与章节安排第9-10页
第二章 憎水性图像等级评价方法分析第10-19页
   ·憎水性图像的分级划分第10-11页
   ·憎水性图像特征量分析第11-18页
     ·灰度熵特征第11-13页
     ·种子点统计第13-14页
     ·频谱幅值特征第14-15页
     ·最大水珠或水迹与整幅图像的面积比第15-16页
     ·最大水珠或水迹的形状因子第16-17页
     ·改进形状因子法第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 基于参数轮廓活动模型的憎水性图像分割第19-31页
   ·引言第19页
   ·参数活动轮廓模型第19-23页
     ·Snake 模型的原理及数学描述第19-21页
     ·Snake 模型的动力学解释第21页
     ·Snake 模型的数值解法第21-22页
     ·憎水性图像分割实验结果与分析第22-23页
   ·气球Snake模型第23-24页
     ·Balloon-Snake 模型的简介第23页
     ·增水性图像分割实验与分析第23-24页
   ·基于自适应参数的 Balloon-Snake 模型的憎水性图像分割第24-30页
     ·Balloon.Snake 的初始化及其离散实现第25-27页
     ·Balloon-Snake 的自适应参数选择第27-29页
     ·憎水性图像分割实验结果与分析第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 基于几何活动轮廓模型的憎水性图像分割第31-43页
   ·引言第31页
   ·曲线演化理论第31-32页
   ·水平集方法第32-34页
   ·几何活动轮廓模型在图像分割中的应用第34-36页
     ·测地活动轮廓模型简介第34-35页
     ·C-V 模型简介第35-36页
   ·基于区域生长和 C-V 模型的憎水性图像分割第36-41页
     ·区域增长算法第36-38页
     ·基于 C-V 模型的水平集方法分割第38-40页
     ·憎水性图像分割结果与分析第40-41页
   ·本章小结第41-43页
第五章 基于联合活动轮廓 S-L 模型的憎水性图像分割第43-48页
   ·引言第43页
   ·S-L 模型简介第43-44页
   ·改进的 S-L 模型及其离散实现第44-45页
   ·实验结果与分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
在学期间发表论文和参加科研情况第54页

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