| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·图像分割方法概述 | 第13-19页 |
| ·图像分割的定义 | 第13-14页 |
| ·图像分割方法 | 第14-19页 |
| ·并行边界分割 | 第15页 |
| ·串行边界分割 | 第15页 |
| ·并行区域分割 | 第15-17页 |
| ·串行区域分割 | 第17页 |
| ·结合特定理论的分割 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 几何活动轮廓模型和水平集方法 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·曲线演化方程的水平集方法 | 第22-25页 |
| ·曲线演化理论 | 第22-23页 |
| ·水平集方法 | 第23-25页 |
| ·几何活动轮廓模型 | 第25-33页 |
| ·基于边缘信息的几何活动轮廓模型 | 第25-27页 |
| ·基于区域信息的几何活动轮廓模型 | 第27-33页 |
| ·C-V(Chan-Vese)模型 | 第27-30页 |
| ·LBF(Local Binary Fitting)模型 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于改进的LBF模型图像分割 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·结合全局信息和局部信息的几何活动轮廓模型(LGIF) | 第36-39页 |
| ·改进的LBF模型 | 第39-45页 |
| ·改进的思想 | 第39-40页 |
| ·图像局部熵 | 第40-41页 |
| ·模型介绍 | 第41-45页 |
| ·ELGIF模型能量函数 | 第42页 |
| ·水平集函数框架 | 第42-44页 |
| ·最小化能量函数 | 第44-45页 |
| ·终止准则 | 第45-46页 |
| ·总体算法流程 | 第46-47页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 改进的LBF模型在图像分割中的应用 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·改进的LBF模型在SAR图像分割中的应用 | 第53-60页 |
| ·背景介绍 | 第53-54页 |
| ·SAR图像预处理 | 第54-57页 |
| ·图像增强 | 第54-56页 |
| ·图像滤波 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| ·改进的LBF模型在医学图像分割中的应用 | 第60-66页 |
| ·背景介绍 | 第60-61页 |
| ·OTSU算法 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |