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基于偏微分方程的图像分割技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·研究背景及意义第10-14页
     ·图像分割第10-11页
     ·本课题研究意义第11-12页
     ·偏微分图像分割研究现状第12-14页
   ·典型模型介绍第14-20页
     ·基于边缘的活动轮廓模型第14-17页
     ·基于区域的活动轮廓模型第17-20页
   ·本文主要工作和结构安排第20-21页
第二章 水平集方法简介第21-30页
   ·变分原理第21-22页
   ·梯度下降流第22-23页
   ·曲线的几何演化第23-24页
   ·传统水平集方法第24-25页
   ·迎风差方案第25-26页
   ·变分水平集方法第26-28页
   ·水平集函数的重新初始化第28-30页
第三章 基于符号距离改进的距离正则化模型第30-37页
   ·引言第30页
   ·DRLSE模型第30-31页
   ·基于符号距离改进的距离正则化模型第31-33页
     ·符号压力函数的构造第31-32页
     ·符号压力函数驱动的新模型第32-33页
     ·水平集函数的初始化第33页
   ·实验结果与分析第33-36页
   ·小结第36-37页
第四章 距离正则化水平集演化模型第37-50页
   ·引言第37页
   ·距离正则化项第37-40页
   ·距离正则化水平集演化模型第40-42页
   ·数值化计算第42-43页
   ·实验结果与分析第43-49页
     ·实验结果与分析第43-47页
     ·分割效果评价第47-49页
   ·小结第49-50页
第五章 基于模糊C均值的水平集活动轮廓模型第50-58页
   ·引言第50页
   ·背景第50-52页
     ·SPF模型第50-51页
     ·FCM算法第51-52页
   ·基于模糊C均值的水平集模型第52-54页
     ·SPF函数构造第52页
     ·本文模型第52-53页
     ·初始化方式第53页
     ·算法步骤第53-54页
   ·实验结果第54-57页
   ·小结第57-58页
第六章 基于模糊能量的水平集模型第58-63页
   ·引言第58页
   ·模型的导入第58-59页
   ·算法步骤第59-60页
   ·实验结果第60-62页
   ·小结第62-63页
第七章 总结与展望第63-64页
   ·全文总结第63页
   ·前景展望第63-64页
参考文献第64-67页
附录第67-71页
致谢第71-72页
攻读学位期间发表的学术论文第72页

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