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基于先验信息和水平集方法的图像分割模型研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第11-13页
        1.1.1 课题背景第11-12页
        1.1.2 研究目的和意义第12-13页
    1.2 图像分割的研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-17页
第2章 不均匀彩色图像的分割校正模型第17-45页
    2.1 引言第17页
    2.2 相关方法介绍第17-19页
        2.2.1 IRE模型第17-18页
        2.2.2 分裂Bregma方法第18-19页
    2.3 彩色分割校正模型的建立第19-25页
        2.3.1 能量泛函的水平集格式第20-22页
        2.3.2 应用分裂Bregman方法求解能量极小化第22-25页
    2.4 算法收敛性证明第25-26页
    2.5 实验结果第26-43页
    2.6 本章小结第43-45页
第3章 基于形状先验信息的牙齿分割模型第45-58页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 RSF模型第46页
    3.3 能量泛函的水平集格式第46-50页
    3.4 能量极小化第50-52页
    3.5 实验结果第52-57页
    3.6 本章小结第57-58页
第4章 相邻区域互斥的双水平集分割模型第58-70页
    4.1 引言第58页
    4.2 双水平集分割模型的建立第58-60页
    4.3 能量极小化第60-62页
    4.4 实验结果第62-69页
    4.5 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-77页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第77-79页
致谢第79页

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