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水平集方法在图像分割中的应用研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景第8-11页
        1.1.1 图像分割的概念第8-9页
        1.1.2 不同的图像分割的方法第9-10页
        1.1.3 图像分割算法的应用实例第10-11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12页
    1.4 本文组织结构第12-14页
第二章 水平集方法综述第14-24页
    2.1 参数主动轮廓模型第14-15页
    2.2 水平集方法第15-20页
        2.2.1 曲线演化理论第15-17页
        2.2.2 水平集方法的基本思想第17-19页
        2.2.3 水平集方法的数学表达及数值计算第19-20页
    2.3 水平集函数的初始化第20-22页
    2.4 水平集窄带法第22-23页
    2.5 水平集方法的优点第23-24页
第三章 图像弱边缘的分割研究第24-32页
    3.1 Caeslles模型在图像分割中的应用第24-25页
    3.2 Chan-Vese (CV)模型在图像分割中应用第25-27页
        3.2.1 CV模型的基本思想第25-26页
        3.2.2 CV模型在医学图像分割中的应用研究第26-27页
    3.3 距离正则化水平集方法第27-30页
        3.3.1 距离正则化水平集方法的基本思想第28-29页
        3.3.2 距离正则化水平集方法在医学图像分割中的应用研究第29-30页
    3.4 本章小结第30-32页
第四章 晶体位错第32-36页
    4.1 位错基本理论概念第32-33页
    4.2 刃位错和螺旋位错第33-34页
    4.3 晶体位错中的弹性性质第34-36页
第五章 距离正则化水平集检测弱边缘血管图像分割第36-40页
    5.1 弹性交互作用生成移动曲线的速度场第36-37页
    5.2 嵌入移动曲线速度场后的距离正则化水平集方法第37-38页
    5.3 实验结果与分析第38-39页
    5.4 本章小结第39-40页
第六章 总结与展望第40-42页
    6.1 本文总结第40页
    6.2 展望第40-42页
参考文献第42-46页
致谢第46-48页
攻读学位期间的科研成果第48-49页

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