| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第11页 |
| ·图像分割国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第12-13页 |
| ·基于边界的图像分割 | 第13页 |
| ·结合特定理论工具的方法 | 第13-17页 |
| ·蚁群算法优化国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的工作和创新点 | 第18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 Snake模型原理与方法 | 第20-35页 |
| ·数学模型 | 第20-25页 |
| ·内部能量 | 第21-22页 |
| ·外部能量 | 第22页 |
| ·Snake模型的实验结果与分析 | 第22-24页 |
| ·活动轮廓模型的优缺点 | 第24-25页 |
| ·Snake模型的数值解法 | 第25-28页 |
| ·有限差分法 | 第25-26页 |
| ·动态规划法 | 第26-27页 |
| ·贪婪算法 | 第27-28页 |
| ·活动轮廓模型的改进 | 第28-34页 |
| ·气球模型 | 第28-29页 |
| ·距离势能力 | 第29页 |
| ·梯度矢量流Snake模型(GVF Snake) | 第29-33页 |
| ·S-L模型 | 第33-34页 |
| ·其它改进模型 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 优化的蚁群算法OAC与医学图像分割 | 第35-48页 |
| ·蚁群算法分析 | 第35-38页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第35-36页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第36-38页 |
| ·蚁群算法的实现及优缺点 | 第38-40页 |
| ·蚁群算法实现流程图 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第39-40页 |
| ·一些改进的蚁群算法 | 第40-44页 |
| ·蚁群系统(Ant Colony System) | 第40-41页 |
| ·最大-最小蚁群系统 | 第41-42页 |
| ·具有变异特征的蚁群算法 | 第42-43页 |
| ·分段算法 | 第43-44页 |
| ·加入鱼群的拥挤度的优化蚁群算法OAC | 第44-46页 |
| ·OAE原理 | 第44-45页 |
| ·实验分析 | 第45-46页 |
| ·OAC在图像分割中的应用 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 遗传与蚁群结合算法GA-AC与医学图像分割 | 第48-59页 |
| ·遗传算法的简介与基本原理 | 第48-49页 |
| ·遗传算法的基本步骤及求解过程 | 第49-51页 |
| ·遗传算法与蚁群算法融合 | 第51-55页 |
| ·遗传算法与蚁群算法的对比研究 | 第51-52页 |
| ·遗传算法与蚁群算法融合的可行性 | 第52-55页 |
| ·实验分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结合OAC和GA-AC的Snake模型与医学图像分割 | 第59-66页 |
| ·基于优化蚁群算法的Snake医学图像分割算法描述 | 第59-60页 |
| ·医学图像分割实验 | 第60-64页 |
| ·左心室MRI简介 | 第60-62页 |
| ·分割结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·下一步工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 发表论文和主持课题情况 | 第74页 |
