| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·传统图像分割方法概述 | 第8-10页 |
| ·基于阈值的图像分割方法 | 第8-9页 |
| ·基于区域的图像分割方法 | 第9页 |
| ·基于边界的图像分割方法 | 第9-10页 |
| ·偏微分方程图像分割 | 第10-11页 |
| ·本文主要内容与结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基于PDE图像分割的数学基础及常见模型 | 第13-24页 |
| ·曲线演化理论 | 第13-14页 |
| ·水平集方法 | 第14-18页 |
| ·水平集方法基本原理 | 第14-15页 |
| ·曲线演化的水平集隐含表示 | 第15-16页 |
| ·水平集函数的构造及重新初始化 | 第16-17页 |
| ·水平集的数值计算 | 第17-18页 |
| ·PDE图像分割模型 | 第18-24页 |
| ·Snake模型 | 第19页 |
| ·GAC模型及推广的GAC模型 | 第19-20页 |
| ·M-S模型 | 第20-21页 |
| ·C-V模型 | 第21-22页 |
| ·LBF模型 | 第22-23页 |
| ·LIF模型 | 第23-24页 |
| 第三章 基于半局部区域信息的图像分割模型 | 第24-37页 |
| ·传统的基于区域的存在的缺陷 | 第24-25页 |
| ·基于半区域信息的Sub-Local模型及不足之处 | 第25-27页 |
| ·LBF&CV_B模型 | 第27-31页 |
| ·模型阐述 | 第27-29页 |
| ·数值实现 | 第29-30页 |
| ·模型分析 | 第30-31页 |
| ·LBF&CV_GAC模型 | 第31-34页 |
| ·模型阐述 | 第31-32页 |
| ·数值实现 | 第32-34页 |
| ·模型分析 | 第34页 |
| ·ILBF&CV_GAC模型 | 第34-37页 |
| ·模型阐述 | 第34-36页 |
| ·数值实现 | 第36-37页 |
| 第四章 实验结果比较及分析 | 第37-51页 |
| ·运行环境 | 第37页 |
| ·实验说明 | 第37页 |
| ·LBF&CV B模型实验结果与分析 | 第37-42页 |
| ·LBF&CV GAC模型实验结果及分析 | 第42-46页 |
| ·ILBF&CV GAC模型实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历及在校期间的研究成果和发表的学术论文 | 第56页 |