| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 分水岭方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于活动轮廓模型的方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2. 水平集方法的综述 | 第16-29页 |
| 2.1 曲线演化理论 | 第16-17页 |
| 2.2 水平集理论概述 | 第17-27页 |
| 2.2.1 水平集 | 第17-19页 |
| 2.2.2 水平集函数的初始化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 水平集方法的数值求解 | 第20-22页 |
| 2.2.4 窄带法 | 第22-23页 |
| 2.2.5 快速行进法 | 第23-27页 |
| 2.3 Heaviside函数和Dirac函数 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3. 基于阈值和IAC模型分割浮选泡沫图像的方法 | 第29-42页 |
| 3.1 活动轮廓模型 | 第30页 |
| 3.2 IAC模型 | 第30-36页 |
| 3.2.1 GAC模型 | 第30-33页 |
| 3.2.2 C-V模型 | 第33-35页 |
| 3.2.3 IAC模型 | 第35-36页 |
| 3.3 阈值速度函数项 | 第36-37页 |
| 3.4 整合速度函数项和IAC模型 | 第37-38页 |
| 3.5 算法具体实现 | 第38-41页 |
| 3.5.1 直方图均衡化 | 第38-39页 |
| 3.5.2 获取上下限阈值 | 第39-40页 |
| 3.5.3 正式分割 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4. 实验分割结果及评价分析 | 第42-54页 |
| 4.1 实验评价标准 | 第42-44页 |
| 4.1.1 Similarity Index (SI) | 第43页 |
| 4.1.2 TPF、FPF | 第43-44页 |
| 4.1.3 相对重叠度（ROD）和相对差异度(RDD) | 第44页 |
| 4.2 实验环境 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果 | 第45-50页 |
| 4.3.1 传统的分水岭方法分割结果 | 第46-47页 |
| 4.3.2 C-V分割结果 | 第47-48页 |
| 4.3.3 IAC模型分割结果 | 第48-49页 |
| 4.3.4 本文算法分割结果 | 第49-50页 |
| 4.4 分割结果评价及分析 | 第50-52页 |
| 4.4.1 时间效率的分析 | 第50-51页 |
| 4.4.2 分割精度的分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5. 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 未来展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |