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基于活动轮廓模型的图像分割算法研究

提要第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11页
   ·图像分割方法概述第11-14页
   ·本文的主要工作第14页
   ·本文的章节安排第14-16页
第2章 活动轮廓模型图像分割算法第16-25页
   ·引言第16页
   ·参数活动轮廓模型第16-20页
     ·Snake 模型第16-18页
     ·气球力 Snake 模型第18-19页
     ·GVF 模型第19-20页
   ·基于水平集的活动轮廓模型第20-24页
     ·C-V 模型第20-22页
     ·LBF 模型第22-23页
     ·LIF 模型第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于自适应气球力 Snake 模型的图像分割第25-34页
   ·引言第25页
   ·基于模糊聚类的自适应气球力 Snake 模型第25-27页
   ·模型的数值实现方法第27页
   ·实验结果与分析第27-33页
     ·边界模糊图像分割实验第28-29页
     ·临界点问题第29-30页
     ·含噪声图像分割实验第30-31页
     ·MR 医学图像分割实验第31-32页
     ·分割效果评价第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 结合全局和局部灰度拟合的活动轮廓模型图像分割算法第34-49页
   ·引言第34页
   ·结合全局和局部灰度拟合的活动轮廓模型第34-37页
     ·局部项第35-36页
     ·面积项第36页
     ·长度项和惩罚项第36-37页
   ·模型的数值实现第37-40页
   ·实验结果与分析第40-48页
     ·与 C-V 模型的比较第40-41页
     ·与 LBF 模型的比较第41-44页
     ·与 LIF 模型的比较第44-47页
     ·对感兴趣区域的分割第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-51页
   ·工作总结第49页
   ·研究展望第49-51页
参考文献第51-55页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第55-56页
致谢第56页

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