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偏微分方程图像分割模型研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-23页
   ·引言第11-13页
   ·偏微分方程图像分割研究现状第13-16页
   ·偏微分方程图像分割模型分类及典型模型介绍第16-21页
     ·模型分类第16-18页
     ·几个经典模型第18-21页
   ·本文主要工作和结构安排第21-23页
2 相关数学基础第23-37页
   ·水平集方法第23-30页
     ·曲线隐式表达第23-24页
     ·水平集函数第24-26页
     ·变分水平集方法第26-27页
     ·水平集函数的重新初始化第27-28页
     ·迎风差分方案第28-30页
   ·图像分割中的变分数学基础第30-34页
     ·泛函极值问题第30-31页
     ·Euler 方程和梯度下降法第31-34页
   ·小结第34-37页
3 符号水平集方法第37-49页
   ·引言第37页
   ·背景知识第37-39页
     ·Mumford-Shah 模型第37-38页
     ·传统水平集方法求解极小分区问题第38-39页
   ·符号水平集方法第39-42页
   ·数值算法和实验结果第42-47页
     ·数值算法第42-43页
     ·实验结果第43-47页
   ·结论第47-49页
4 结合 L~2和 Sobolev 梯度的图像分割方法第49-59页
   ·引言第49页
   ·Sobolev 梯度第49-50页
   ·结合 L~2和 Sobolev 混合梯度变分模型第50-54页
     ·参数表达曲线长度的 Sobolev 梯度第50-52页
     ·水平集函数表达曲线长度的 Sobolev 梯度第52-53页
     ·水平集演化方程第53-54页
   ·数值算法和实验结果第54-57页
     ·数值算法第54-55页
     ·实验结果第55-57页
   ·结论第57-59页
5 结合全局和局部图像信息的变分水平集模型第59-69页
   ·引言第59-60页
   ·相关模型第60-61页
     ·LIF 模型第60页
     ·Chan-Vese 及 RSF 模型分析第60-61页
   ·全局和局部区域拟合能量的活动轮廓模型第61-64页
     ·演化偏微分方程第61-63页
     ·水平集函数的初始化第63页
     ·水平集函数的重新初始化第63-64页
   ·数值算法和实验结果第64-68页
     ·数值算法第64页
     ·实验结果第64-68页
   ·结论第68-69页
6 基于平均曲率运动的偏微分方程分割模型第69-85页
   ·引言第69页
   ·平均曲率运动模型第69-70页
   ·基于平均曲率运动的隐式活动轮廓模型第70-77页
     ·自适应项第71-76页
     ·水平集的初始化第76-77页
     ·终止条件第77页
   ·数值算法和实验结果第77-84页
     ·数值算法第77-80页
     ·实验结果第80-84页
   ·结论第84-85页
7 结论与展望第85-87页
   ·全文总结第85页
   ·展望第85-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-97页
附录第97页
 A 作者在攻读学位期间已完成论文目录第97页
 B 作者在攻读学位期间协助指导完成论文目录第97页
 C 作者在攻读博士学位期间参加科研项目情况第97页

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