| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·图像分割的研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文任务及其特点 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 基于传统方法的图像分割 | 第12-34页 |
| ·阈值法 | 第12-19页 |
| ·固定阈值分割 | 第12-14页 |
| ·基于空间划分的动态多阈值分割 | 第14-16页 |
| ·自适应阈值分割 | 第16-19页 |
| ·区域生长法 | 第19-26页 |
| ·区域生长的基本思想 | 第19-20页 |
| ·数学形态学的腐蚀和膨胀算法 | 第20-22页 |
| ·区域生长基本算法 | 第22-23页 |
| ·种子点的自适应选取策略 | 第23-25页 |
| ·自适应生长策略 | 第25-26页 |
| ·边缘检测法 | 第26-31页 |
| ·边缘的基本概念 | 第26页 |
| ·微分边缘检测算子 | 第26-29页 |
| ·边缘检测基本算法 | 第29页 |
| ·基本边缘检测算法的改进 | 第29-30页 |
| ·短小边缘的消除 | 第30-31页 |
| ·感兴趣区域的获得 | 第31-34页 |
| 第三章 基于曲线进化的图像分割 | 第34-51页 |
| ·曲线进化概述 | 第34-38页 |
| ·水平集理论 | 第35-36页 |
| ·曲线进化快速算法 | 第36-37页 |
| ·基于曲线进化的图像分割 | 第37-38页 |
| ·MUMFORD-SHAH图像分割模型 | 第38-42页 |
| ·Mumford-Shah模型简介 | 第39-40页 |
| ·基于水平集求解简化M-S图像分割模型的C-V方法 | 第40-41页 |
| ·C-V分割方程存在的缺陷 | 第41-42页 |
| ·对C-V图像分割方程的改进——全局优化算法 | 第42-44页 |
| ·对C-V微分方程的改进 | 第42-43页 |
| ·改进方程的数值解法 | 第43-44页 |
| ·使用水平集求解曲线进化方程的关键 | 第44-49页 |
| ·符号距离函数的获得 | 第44-48页 |
| ·主动轮廓线的更新 | 第48-49页 |
| ·迭代方程中系数的确定 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·对等级公路场景的分割 | 第49-50页 |
| ·将C-V改进算法应用于简单背景图像 | 第50-51页 |
| 第四章 方案评述及系统实现 | 第51-57页 |
| ·方案评述 | 第51-52页 |
| ·传统分割方法 | 第51-52页 |
| ·曲线进化方法 | 第52页 |
| ·系统实现 | 第52-57页 |
| ·系统整体框架 | 第52-53页 |
| ·系统的软件实现 | 第53-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| ·本文工作总结 | 第57-58页 |
| ·设想与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |