| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 数字图像概念 | 第7-8页 |
| 1.2 图像分割定义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.4 本文主要安排 | 第9-10页 |
| 2 水平集方法综述 | 第10-19页 |
| 2.1 参数活动轮廓模型 | 第10-11页 |
| 2.2 水平集方法基本理论 | 第11-18页 |
| 2.3 水平集演化的现状及优点 | 第18-19页 |
| 3 几何活动轮廓模型 | 第19-36页 |
| 3.1 几何活动轮廓模型-测地轮廓模型 | 第19-22页 |
| 3.2 无需重新初始化的李纯明模型 | 第22-26页 |
| 3.3 几何活动轮廓模型-MS 模型 | 第26-28页 |
| 3.4 几何活动轮廓模型-Chan-Vese 模型 | 第28-32页 |
| 3.5 几何活动轮廓模型-LBF 模型 | 第32-36页 |
| 4 基于边缘和区域的图像分割算法 | 第36-43页 |
| 4.1 基于边缘和区域的图像分割算法 | 第36-38页 |
| 4.2 模型对比分析 | 第38-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 总结 | 第43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |