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基于图割的图像分割方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-19页
        1.1.1 研究背景与问题第14-15页
        1.1.2 图像分割方法概述第15-18页
        1.1.3 研究意义第18-19页
    1.2 图割在图像分割方面的研究现状第19-22页
    1.3 论文主要工作及贡献第22-28页
第2章 基于图割的图像分割第28-52页
    2.1 基础知识第28-36页
    2.2 基于图割的图像分割第36-41页
    2.3 图割与目标形状相结合的图像分割第41-46页
        2.3.1 形状表示第41-42页
        2.3.2 形状能量第42-43页
        2.3.3 形状对齐第43-46页
        2.3.4 形状信息与分割模型相结合第46页
    2.4 图像分割质量评价第46-50页
        2.4.1 图像分割质量主观评价第46-47页
        2.4.2 图像分割质量客观评价第47-50页
    2.5 本章小结第50-52页
第3章 基于图割与自适应形状先验的图像分割第52-68页
    3.1 引言第52页
    3.2 图割分割模型第52-53页
        3.2.1 图割能量函数第52-53页
        3.2.2 区域项第53页
        3.2.3 边界项第53页
    3.3 自适应形状先验模型第53-56页
        3.3.1 形状表示第53-55页
        3.3.2 自适应形状先验第55页
        3.3.3 形状模板对齐第55-56页
    3.4 最小化能量函数第56页
    3.5 基于图割与自适应形状先验的图像分割算法第56页
    3.6 实验与分析第56-66页
        3.6.1 实验说明第56-57页
        3.6.2 实验结果及评价第57-66页
    3.7 本章小结第66-68页
第4章 基于图割与非线性统计形状先验的图像分割第68-84页
    4.1 引言第68页
    4.2 核主成分分析第68-69页
    4.3 非线性统计形状先验模型第69-72页
        4.3.1 平均形状先验第69-70页
        4.3.2 非线性统计形状先验能量函数第70-71页
        4.3.3 非线性统计形状先验与图割相结合的模型第71-72页
    4.4 基于图割与非线性统计形状先验的图像分割算法第72-73页
    4.5 实验与分析第73-82页
        4.5.1 实验说明第73-75页
        4.5.2 实验结果及评价第75-82页
    4.6 本章小结第82-84页
第5章 基于图割与多先验形状的多目标图像分割方法第84-100页
    5.1 引言第84页
    5.2 基础知识第84-86页
    5.3 形状先验模型第86-88页
        5.3.1 单形状先验模型第86页
        5.3.2 多形状先验模型第86-87页
        5.3.3 自适应形状先验第87-88页
    5.4 数据项讨论第88-90页
    5.5 基于图割与多先验形状的图像分割算法第90页
    5.6 实验与分析第90-97页
        5.6.1 实验说明第91页
        5.6.2 实验结果及评价第91-97页
    5.7 本章小结第97-100页
第6章 基于图割与改进模糊C均值的图像分割第100-110页
    6.1 引言第100-101页
    6.2 改进的模糊C均值模型第101-103页
        6.2.1 模糊C均值第101页
        6.2.2 改进的模糊C均值第101-102页
        6.2.3 构建图模型第102-103页
    6.3 基于图割与改进模糊C均值聚类的图像分割算法第103-104页
    6.4 实验与分析第104-107页
        6.4.1 实验说明第104页
        6.4.2 实验结果及评价第104-107页
    6.5 本章小结第107-110页
第7章 总结与展望第110-112页
    7.1 总结全文第110-111页
    7.2 研究展望第111-112页
参考文献第112-124页
致谢第124-126页
攻读博士学位期间科研成果第126页

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