基于水平集正则化的图像分割技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 图像分割概述 | 第11-12页 |
| 1.2 图像分割常用方法 | 第12-14页 |
| 1.2.1 基于边缘的图像分割 | 第12页 |
| 1.2.2 基于区域的图像分割 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于纹理的分割 | 第13页 |
| 1.2.4 其他分割算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 活动轮廓模型 | 第15-23页 |
| 2.1 曲线的演化 | 第15页 |
| 2.2 基于参数的模型 | 第15-16页 |
| 2.3 基于几何的模型 | 第16-17页 |
| 2.4 经典的模型 | 第17-21页 |
| 2.4.1 GAC模型 | 第17-18页 |
| 2.4.2 CV模型 | 第18-19页 |
| 2.4.3 LBF模型 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 水平集函数的初始化与正则化问题 | 第23-27页 |
| 3.1 水平集的初始化 | 第23-24页 |
| 3.2 水平集的正则化 | 第24-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于显著性检测的水平集初始化 | 第27-37页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 算法过程 | 第27-29页 |
| 4.2.1 显著性检测 | 第27-28页 |
| 4.2.3 提出的模型 | 第28-29页 |
| 4.3 实验结果及评估方法 | 第29-34页 |
| 4.3.1 初始化目标的选择 | 第29-31页 |
| 4.3.2 过分割问题对比 | 第31-32页 |
| 4.3.3 标准数据集对比 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-37页 |
| 第五章 水平集正则化方法 | 第37-53页 |
| 5.1 贝塞尔滤波函数 | 第37-38页 |
| 5.2 基于贝塞尔滤波的水平集正则化方法 | 第38页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第38-43页 |
| 5.3.1 正则化方法的对比 | 第38-40页 |
| 5.3.2 提出的模型对比 | 第40-41页 |
| 5.3.5 真实图像分割效果 | 第41-43页 |
| 5.4 基于贝塞尔滤波的边缘停止项 | 第43-44页 |
| 5.5 实验结果 | 第44-50页 |
| 5.5.1 边缘停止函数对比 | 第44-46页 |
| 5.5.2 提出的模型对比 | 第46-48页 |
| 5.5.3 量化分析 | 第48-50页 |
| 5.6 结束语 | 第50-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
