| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·图像分割及其应用 | 第8页 |
| ·纹理的概念 | 第8-10页 |
| ·纹理图像分割及其应用 | 第10-11页 |
| ·纹理图像分割的方法分类 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 基于Gabor滤波器的纹理图像分割 | 第14-26页 |
| ·Gabor滤波器的原理 | 第14-16页 |
| ·Gabor滤波器的实现 | 第16页 |
| ·Gabor滤波器的特性 | 第16-18页 |
| ·Gabor滤波器在竹节纱检测上的应用 | 第18-20页 |
| ·分割双纹理图像的最佳Gabor滤波器设计方法 | 第20-26页 |
| ·方法概述 | 第21页 |
| ·滤波器设计步骤 | 第21-23页 |
| ·分割实验结果 | 第23-26页 |
| 3 活动轮廓线图像分割模型 | 第26-40页 |
| ·基于变分的活动轮廓线模型(Snake模型) | 第26-29页 |
| ·Snake模型的原理 | 第26-27页 |
| ·Snake模型的数学表述 | 第27-28页 |
| ·Snake模型的缺点 | 第28-29页 |
| ·基于水平集的活动轮廓线模型(Level Set模型) | 第29-32页 |
| ·曲线演化的理论 | 第29页 |
| ·水平集方法 | 第29-30页 |
| ·水平集方法的优点 | 第30-31页 |
| ·几个Level Set模型 | 第31-32页 |
| ·基于变分水平集的活动轮廓线模型 | 第32-40页 |
| ·Mumford-Shah模型 | 第33页 |
| ·基于Mumford-Shah模型的CV模型 | 第33-35页 |
| ·CV模型求解(水平集方法) | 第35页 |
| ·解CV模型的数值算法及其过程 | 第35-36页 |
| ·CV模型的优点 | 第36-37页 |
| ·Multi-Channel-CV模型 | 第37-40页 |
| 4 基于Gabor与Multi-Channel-CV的纹理图像分割 | 第40-48页 |
| ·Gabor滤波器选择 | 第40页 |
| ·滤波后图像选择 | 第40页 |
| ·Multi-Channel-CV模型分割 | 第40-42页 |
| ·优缺点分析 | 第42-43页 |
| ·改进方法 | 第43-48页 |
| ·算法 | 第43-46页 |
| ·对比实验 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |