| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·图像分割技术的研究现状 | 第13-18页 |
| ·阈值分割法 | 第14-15页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第15-16页 |
| ·基于边缘的分割算法 | 第16-18页 |
| ·基于主动轮廓模型的图像分割 | 第18-21页 |
| ·基于参数主动轮廓模型的图像分割 | 第18-19页 |
| ·基于几何主动轮廓模型的图像分割 | 第19-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第2章 主动轮廓模型 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·Snake模型的原理和数学模型 | 第23-26页 |
| ·Snake模型的原理 | 第23-24页 |
| ·经典Snake的数学模型 | 第24-26页 |
| ·对于经典Snake模型的改进 | 第26-31页 |
| ·对外部力的改进算法 | 第26-28页 |
| ·对内部力的改进-Level Set方法 | 第28-30页 |
| ·基于Snake模型能量函数优化算法 | 第30页 |
| ·基于轮廓线的新Snake模型 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 粒子群优化算法 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·算法原理 | 第32-33页 |
| ·算法流程 | 第33页 |
| ·算法参数分析 | 第33-35页 |
| ·算法参数 | 第33-34页 |
| ·参数设置 | 第34-35页 |
| ·常用测试函数 | 第35-36页 |
| ·一些非标准方案 | 第36-37页 |
| ·簇分解(cluster analysis)方法 | 第36页 |
| ·利用选择(selection)的方法 | 第36-37页 |
| ·邻域算子(neighborhood operator) | 第37页 |
| ·无希望/重新希望方法 | 第37页 |
| ·PSO算法在Snake模型中的应用 | 第37-39页 |
| ·粒子群初始化 | 第37-38页 |
| ·适应度函数 | 第38-39页 |
| ·算法的实现 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓模型 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·多种群协同进化的生物基础 | 第40-42页 |
| ·多种群协同进化的粒子群优化算法的研究 | 第42-45页 |
| ·基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓模型 | 第45-48页 |
| ·Snake模型的离散化 | 第45页 |
| ·多种群协同进化的PSO在ACM中的应用 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第56页 |