| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| Acknowledgements | 第13-14页 |
| Contents | 第14-16页 |
| List of Figures | 第16-17页 |
| List of Tables | 第17-18页 |
| Chapter 1 Introduction | 第18-31页 |
| 1.1. Motivation | 第18-19页 |
| 1.1.1. Denoising | 第18-19页 |
| 1.1.2. Segmentation | 第19页 |
| 1.2. Related Work | 第19-31页 |
| 1.2.1. Image Denoising | 第19-24页 |
| 1.2.2. Image Segmentation | 第24-31页 |
| Chapter 2 A Model of Image Denoising Based on the Fusion of Anisotropic Diffusion and Total Variation Models | 第31-47页 |
| 2.1. Introduction | 第31-32页 |
| 2.2. PM Model and TV Model | 第32-36页 |
| 2.2.1. PM Model | 第32-34页 |
| 2.2.2. TV Model | 第34-36页 |
| 2.3. New Model | 第36-39页 |
| 2.4. Experimental Results and Analysis | 第39-46页 |
| 2.5. Summary | 第46-47页 |
| Chapter 3 An Amalgam Methodof Image Denoising Based on the Isotropic Diffusion and Total Vairation Models | 第47-61页 |
| 3.1. Introduction | 第47-48页 |
| 3.2. ID Model and TV Model | 第48-50页 |
| 3.2.1. ID Model | 第48-50页 |
| 3.2.2. TV Model | 第50页 |
| 3.3. New Model | 第50-53页 |
| 3.4. Experimental Results and Analysis | 第53-60页 |
| 3.5. Summary | 第60-61页 |
| Chapter 4 A Blending Method Based on Partial Differential Equationis for Image Denoising | 第61-78页 |
| 4.1. Introduction | 第61-63页 |
| 4.2. PM,ID and TV Models | 第63-64页 |
| 4.2.1. PM Model | 第63页 |
| 4.2.2. ID Model | 第63-64页 |
| 4.2.3. TV Model | 第64页 |
| 4.3. New Model | 第64-70页 |
| 4.4. Experimental Results and Analysis | 第70-77页 |
| 4.5. Summary | 第77-78页 |
| Chapter 5 A Novel Method of Edge Detection Based on the Isotropic Diffusion Model and Total Variation Model | 第78-89页 |
| 5.1. Introduction | 第78-79页 |
| 5.2. Total Variation Model | 第79页 |
| 5.3. Isotropic Diffusion Model | 第79-80页 |
| 5.4. New Model | 第80-82页 |
| 5.5. Experimental Results and Analysis | 第82-87页 |
| 5.6. Summary | 第87-89页 |
| Chapter 6 A Novel Model of Image Segmentation Based on Watershed Algorithm | 第89-100页 |
| 6.1. Introduction | 第89页 |
| 6.2. Proposed Algorithm | 第89-93页 |
| 6.2.1. Morphological Reconstruction | 第90页 |
| 6.2.2. Multi-scale Morphological Gradient | 第90-91页 |
| 6.2.3. Top/Bottom Hat Transformation | 第91-92页 |
| 6.2.4. Markers Extraction | 第92页 |
| 6.2.5. A Combined Algorithm | 第92-93页 |
| 6.3. Experimental Results | 第93-99页 |
| 6.4. Summary | 第99-100页 |
| Chapter 7 Discussion | 第100-104页 |
| 7.1. Contributions of This Work | 第100-102页 |
| 7.2. Future Work | 第102-104页 |
| References | 第104-117页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第117-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第118页 |
