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带约束的图像分割方法研究及应用

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-15页
第一章 绪论第16-26页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 图像分割研究方法概述第17-22页
    1.3 本文的主要工作和创新点第22-23页
    1.4 论文组织结构第23-26页
第二章 模糊聚类方法及水平集方法概述第26-36页
    2.1 模糊聚类介绍第26-28页
        2.1.1 模糊聚类的基本思想第26页
        2.1.2 模糊聚类方法的研究现状第26-28页
    2.2 基于变分水平集理论的分割方法概述第28-36页
        2.2.1 变分水平集理论第28-29页
        2.2.2 变分水平集方法的分类及研究现状第29-36页
第三章 基于改进FCM的交互式图像分割算法第36-48页
    3.1 研究背景第36-37页
    3.2 相关模糊聚类算法第37-39页
        3.2.1 FCMS算法第38页
        3.2.2 EnFCM算法第38页
        3.2.3 FGFCM算法第38-39页
        3.2.4 小结第39页
    3.3 交互式图像分割的FCM算法第39-44页
        3.3.1 目标函数构造第39-41页
        3.3.2 基于MRF算法平衡邻域信息与区域信息第41-43页
        3.3.3 迭代算法描述第43-44页
    3.4 实验结果第44-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第四章 基于区域一致性约束的水平集演化算法第48-68页
    4.1 问题描述及方法概述第48-49页
    4.2 区域一致性约束项构造第49-53页
        4.2.1 区域一致性约束项的基本思想第49-50页
        4.2.2 区域一致性约束项的定义第50-52页
        4.2.3 区域一致性约束项的性能分析第52-53页
    4.3 基于区域一致性约束的水平集分割模型第53-57页
        4.3.1 RCCT-DRLSE模型第53-55页
        4.3.2 RCCT-RSF模型第55-57页
    4.4 实验结果第57-66页
        4.4.1 RCCT-DRLSE模型的实验测试第57-63页
        4.4.2 RCCT-RSF模型的实验测试第63-66页
    4.5 本章小结第66-68页
第五章 一种基于局部平滑性检测的水平集分割模型第68-78页
    5.1 问题描述及方法概述第68-70页
    5.2 基于局部平滑性检测的水平集模型第70-74页
        5.2.1 能量模型定义第70-72页
        5.2.2 能量函数的最小化第72-74页
    5.3 实验结果第74-77页
        5.3.1 实验结果比较第74-77页
        5.3.2 参数设置第77页
    5.4 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-82页
    6.1 本文工作总结第78-79页
    6.2 未来工作展望第79-82页
参考文献第82-94页
致谢第94-96页
攻读学位期间发表的论文目录第96-98页
攻读学位期间参与科研项目情况第98-100页
外文论文1第100-126页
外文论文2第126-135页
学位论文评阅及答辩情况表第135页

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