基于活动轮廓模型的图像分割算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7-10页 |
| ·活动轮廓模型在图像分割领域的发展和现状 | 第10-13页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 变分法和水平集方法介绍 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·变分法和梯度下降流 | 第14-17页 |
| ·变分原理 | 第14-16页 |
| ·梯度下降流 | 第16-17页 |
| ·水平集方法 | 第17-21页 |
| ·曲线演化 | 第17-18页 |
| ·水平集方法 | 第18-19页 |
| ·嵌入函数选取以及初始化问题 | 第19-20页 |
| ·水平集方法的优缺点 | 第20-21页 |
| ·变分水平集方法 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 活动轮廓模型算法研究 | 第24-40页 |
| ·蛇模型 | 第24-29页 |
| ·参数蛇模型介绍 | 第24-26页 |
| ·GVF Snake模型 | 第26-27页 |
| ·实验结果和分析 | 第27-29页 |
| ·GAC模型 | 第29-34页 |
| ·GAC模型介绍 | 第29-31页 |
| ·矢量图像的GAC模型 | 第31-32页 |
| ·实验结果和分析 | 第32-34页 |
| ·C-V模型 | 第34-38页 |
| ·C-V模型介绍 | 第34-36页 |
| ·基于区域和边缘信息的活动轮廓模型 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 活动轮廓模型应用于纹理图像分割 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·GAC模型应用于纹理图像分割 | 第41-47页 |
| ·基于Gabor变换的纹理特征提取 | 第41-44页 |
| ·GAC应用于Gabor特征空间 | 第44页 |
| ·实验结果以及分析 | 第44-47页 |
| ·改进的GAC模型应用于彩色纹理图像分割 | 第47-55页 |
| ·纹理边缘信息的提取 | 第47-50页 |
| ·一种改进的矢量图像GAC模型：J-GAC | 第50-51页 |
| ·实验结果和分析 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-59页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
