| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 图像分割方法概述 | 第9页 |
| 1.2 活动轮廓模型研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.4 研究内容和结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论简介 | 第12-20页 |
| 2.1 曲线演化理论 | 第12页 |
| 2.2 欧拉方程 | 第12-13页 |
| 2.3 梯度下降方法 | 第13-14页 |
| 2.4 水平集方法 | 第14-15页 |
| 2.5 经典的活动轮廓分割模型 | 第15-20页 |
| 第三章 一种融合全局信息的局部图像拟合分割模型 | 第20-27页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 模型的提出 | 第20-21页 |
| 3.3 算法流程 | 第21-22页 |
| 3.4 实验结果 | 第22-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于分数阶微分信息的活动轮廓分割模型 | 第27-44页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 Fourier域分数阶微分定义 | 第27-28页 |
| 4.3 一种改进的符号压力函数的活动轮廓分割模型 | 第28-34页 |
| 4.4 一种结合局部和全局能量拟合的自适应活动轮廓分割模型 | 第34-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第50页 |