| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| ·课题的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·热传导扩散图像平滑方法 | 第13-14页 |
| ·基于主动轮廓模型的图像分割方法研究 | 第14-17页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·主动轮廓模型的表达方式 | 第15页 |
| ·主动轮廓的图像分割模型 | 第15-17页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本文的结构 | 第18-20页 |
| 第2章 高阶各向异性扩散图像平滑新方法 | 第20-54页 |
| ·引言 | 第20-22页 |
| ·扩散方法简介 | 第22-29页 |
| ·常系数热传导(各向同性)扩散方程 | 第22-24页 |
| ·各向异性扩散方法 | 第24-29页 |
| ·高阶各向异性扩散方法 | 第29-40页 |
| ·高阶方法的提出 | 第29-34页 |
| ·算法分析和比较 | 第34-36页 |
| ·泄漏修补 | 第36-38页 |
| ·SAR图像平滑 | 第38-40页 |
| ·复合扩散-Composite Diffusion | 第40-49页 |
| ·双向扩散 | 第40-42页 |
| ·新的扩散系数形式 | 第42-46页 |
| ·高阶复合扩散 | 第46-49页 |
| ·实验结果及讨论 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于稳健统计和曲面拟合的非线性扩散图像滤波 | 第54-84页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·贝叶斯图像平滑模型 | 第55-58页 |
| ·基于稳健统计实现的高阶各向异性扩散 | 第58-73页 |
| ·结合稳健统计概括高阶各向异性扩散方法 | 第58-60页 |
| ·偏微分方程的推导 | 第60-63页 |
| ·ρ-函数的选择 | 第63-67页 |
| ·基于W-估计的双边滤波模型 | 第67-69页 |
| ·实验结果及讨论 | 第69-73页 |
| ·基于曲面(曲线)拟合的图像平滑 | 第73-83页 |
| ·统一泛函模型 | 第73-74页 |
| ·各向异性扩散和高阶曲面(曲线)拟合 | 第74-80页 |
| ·仿真实验 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第4章 曲线演化和水平集方法 | 第84-102页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·曲线演化理论 | 第84-85页 |
| ·水平集方法 | 第85-88页 |
| ·水平集方法的数值计算 | 第88-89页 |
| ·水平集演化的快速算法 | 第89-92页 |
| ·窄带法 | 第89-90页 |
| ·快速行进法 | 第90-92页 |
| ·利用源点扫描实现水平集演化的快速进行 | 第92-100页 |
| ·符号距离函数 | 第92-98页 |
| ·速度场的扩展 | 第98-100页 |
| ·实验结果及讨论 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第5章 基于分段光滑Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法 | 第102-132页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·Mumford-Shah模型简介 | 第102-107页 |
| ·简化的Mumford-Shah图像分割模型 | 第107-116页 |
| ·C-V方法 | 第107-109页 |
| ·C-V模型的水平集求解 | 第109-111页 |
| ·C-V方法存在的缺陷和文献[55]的改进模型 | 第111-113页 |
| ·简化Mumford-Shah分割模型的缺陷 | 第113-116页 |
| ·基于分段光滑的简化Mumford-Shah模型的图像分割方法 | 第116-121页 |
| ·偏微分方程的推导及修正 | 第116-119页 |
| ·数值解法 | 第119-121页 |
| ·基于Mumford-Shah模型的向量图像分割 | 第121-126页 |
| ·基于主动轮廓线的向量图像分割 | 第121-123页 |
| ·C-V方法分割向量图像 | 第123-125页 |
| ·分段光滑的Mumford-Shah模型分割向量图像 | 第125-126页 |
| ·实验结果及讨论 | 第126-129页 |
| ·灰度图分割实验 | 第126-128页 |
| ·向量图像分割实验 | 第128-129页 |
| ·本章小结 | 第129-132页 |
| 结论 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-147页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第147-148页 |
| 致谢 | 第148页 |
