主动轮廓线模型算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| §1.1 课题意义 | 第8-9页 |
| §1.2 课题研究现状 | 第9-11页 |
| §1.3 课题主要工作 | 第11-12页 |
| §1.4 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 主动轮廓线模型 | 第13-22页 |
| §2.1 引言 | 第13页 |
| §2.2 轮廓提取方法 | 第13-15页 |
| §2.2.1 传统轮廓提取方法 | 第13-14页 |
| §2.2.2 主动轮廓线模型方法 | 第14-15页 |
| §2.3 主动轮廓线模型 | 第15-22页 |
| §2.3.1 模型表示方法 | 第15-17页 |
| §2.3.2 模型工作机制 | 第17-19页 |
| §2.3.3 模型性能分析 | 第19-20页 |
| §2.3.4 模型算法实现 | 第20-22页 |
| 第三章 角点检测 | 第22-26页 |
| §3.1 引言 | 第22页 |
| §3.2 角点检测方法 | 第22-23页 |
| §3.3 SUSAN算子检测角点 | 第23-26页 |
| 第四章 组合主动轮廓线模型 | 第26-33页 |
| §4.1 引言 | 第26页 |
| §4.2 组合主动轮廓线模型提出背景 | 第26-31页 |
| §4.3 组合主动轮廓线模型思想 | 第31-33页 |
| 第五章 组合模型算法设计与实现 | 第33-51页 |
| §5.1 引言 | 第33-34页 |
| §5.2 检测粗轮廓 | 第34-35页 |
| §5.3 检测凹陷特征点 | 第35-39页 |
| §5.3.1 SUSAN算子检测角点 | 第36-38页 |
| §5.3.2 筛选凹陷特征点 | 第38-39页 |
| §5.4 生成局部控制点集 | 第39-40页 |
| §5.5 提取凹陷轮廓 | 第40-42页 |
| §5.6 基于Greedy算法实现组合模型 | 第42-45页 |
| §5.7 实验结论 | 第45-51页 |
| 结束语 | 第51-52页 |
| 发表文章和参加科研项目情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-8页 |
| 图表目录 | 第8-55页 |
| 图1.1 多层次图像理解 | 第8-14页 |
| 图2.1 传统轮廓跟踪算法 | 第14-18页 |
| 图2.2 弹性力示意图 | 第18页 |
| 图2.3 弯曲力示意图 | 第18-24页 |
| 图3.1 SUSAN模板在图像中的几种位置 | 第24页 |
| 图3.2 不同位置处模板核像素的USAN区域 | 第24-27页 |
| 图4.1 使用主动轮廓线模型提取MR图人脑轮廓 | 第27-28页 |
| 图4.2 提取土星轮廓示意图 | 第28页 |
| 图4.3 提取具有凹陷目标轮廓示意图 | 第28-29页 |
| 图4.4 提取具有凹陷树叶轮廓示意图 | 第29-30页 |
| 图4.5 传统模型图像力示意图 | 第30-33页 |
| 图5.1 组合主动轮廓线模型流程 | 第33-34页 |
| 图5.2 检测粗轮廓示意图 | 第34-36页 |
| 图5.3 37点SUSAN算子模板图 | 第36-39页 |
| 图5.4 凹点检测示意图 | 第39-40页 |
| 图5.5 一种生成局部控制点集方法 | 第40-43页 |
| 图5.6 组合主动轮廓线模型算法图 | 第43-46页 |
| 图5.7 提取具有单个凹陷目标轮廓 | 第46-47页 |
| 图5.8 提取具有多个凹陷目标轮廓 | 第47-48页 |
| 图5.9 提取树叶轮廓实验 | 第48-50页 |
| 图5.10 提取飞机轮廓实验 | 第50-55页 |
