图像分割的偏微分方程研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·图像与图像分割 | 第11-12页 |
| ·偏微分方程图像分割 | 第12-13页 |
| ·本课题研究意义 | 第13-14页 |
| ·偏微分方程图像分割的分类 | 第14-19页 |
| ·基于边缘的分割模型 | 第15-17页 |
| ·基于区域的分割模型 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-22页 |
| ·本文的结构安排 | 第22-25页 |
| 2 水平集方法简介 | 第25-33页 |
| ·曲线演化理论 | 第25-27页 |
| ·水平集方法基本理论 | 第27-29页 |
| ·水平集函数的初始化和周期性初始化 | 第29-30页 |
| ·水平集方法的数值实现 | 第30-31页 |
| ·图像分割的水平集方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 局部熵加权的 RSF 变分模型 | 第33-57页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·RSF 模型及存在的问题 | 第33-36页 |
| ·模型简介 | 第33-35页 |
| ·模型存在的问题 | 第35-36页 |
| ·局部熵加权的 RSF 模型 | 第36-44页 |
| ·局部熵的定义 | 第36-37页 |
| ·模型描述 | 第37-40页 |
| ·能量泛函极小化 | 第40-44页 |
| ·数值算法和实验结果 | 第44-52页 |
| ·数值算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-52页 |
| ·讨论 | 第52-56页 |
| ·关于高斯核和光滑子核 | 第52-53页 |
| ·关于参数ρ | 第53-54页 |
| ·局部熵的作用 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 自适应常值水平集演化方程 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·TV 正则化方法 | 第58页 |
| ·自适应水平集演化方程 | 第58-64页 |
| ·方程的描述 | 第59-63页 |
| ·水平集函数的常值初始化 | 第63-64页 |
| ·数值算法和实验结果 | 第64-68页 |
| ·数值算法 | 第64-65页 |
| ·实验结果 | 第65-68页 |
| ·参数讨论 | 第68-69页 |
| ·关于时间步长 | 第68页 |
| ·关于参数ρ | 第68页 |
| ·关于参数α和β | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 5 直接用于图像分割的非线性扩散方程 | 第71-83页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·非线性扩散方程 | 第71-72页 |
| ·直接用于分割的非线性扩散方程 | 第72-78页 |
| ·方程的描述 | 第72-75页 |
| ·模型的行为分析 | 第75-77页 |
| ·水平集函数的初始化和重新初始化 | 第77-78页 |
| ·数值算法和实验结果 | 第78-82页 |
| ·数值算法 | 第78-79页 |
| ·实验结果 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 6 文本图像二值化的偏微分方程方法 | 第83-107页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·图像二值化的阈值方法 | 第84-85页 |
| ·基于非线性扩散方程的二值化模型 | 第85-96页 |
| ·模型基础 | 第85-86页 |
| ·所提模型 | 第86-89页 |
| ·演化力的性质 | 第89-94页 |
| ·行为分析 | 第94-96页 |
| ·数值算法 | 第96-98页 |
| ·实验结果 | 第98-103页 |
| ·参数讨论 | 第103-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 7 结论与展望 | 第107-109页 |
| ·全文总结 | 第107页 |
| ·今后的研究方向 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 附录 | 第119-120页 |
| A 攻读博士学位期间完成的学术论文 | 第119-120页 |
| B 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第120页 |
