| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·彩色空间 | 第8-9页 |
| ·彩色图像分割的研究现状 | 第9-10页 |
| ·彩色图像分割的意义 | 第10页 |
| ·本文的研究工作与章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像分割的传统方法 | 第12-22页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第12-16页 |
| ·阈值分割法 | 第12-15页 |
| ·特征空间聚类法 | 第15页 |
| ·区域生长和分裂合并法 | 第15-16页 |
| ·基于边缘的图像分割 | 第16-19页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第17页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第17页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第17-19页 |
| ·结合特定理论工具的图像分割技术 | 第19-20页 |
| ·基于小波分析的彩色图像分割技术 | 第19页 |
| ·基于模糊集合论的彩色图像分割技术 | 第19-20页 |
| ·基于神经网络的彩色图像分割技术 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 图像分割的偏微分方程方法 | 第22-35页 |
| ·曲线演化的水平集方法 | 第22-26页 |
| ·水平集方法 | 第22-24页 |
| ·嵌入函数的选取和初始化 | 第24-25页 |
| ·重新初始化 | 第25页 |
| ·水平集方法的优点 | 第25-26页 |
| ·测地线活动轮廓模型(GAC) | 第26-29页 |
| ·活动轮廓模型基本概念 | 第26-27页 |
| ·测地线活动轮廓模型的建立 | 第27-29页 |
| ·Mumford-Shah模型 | 第29-32页 |
| ·C-V模型以及矢量图像的C-V模型 | 第32-34页 |
| ·C-V灰度模型 | 第32-33页 |
| ·矢量图像的C-V模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于Mumford-Shah模型的矢量图象分割 | 第35-53页 |
| ·问题提出以及算法思想 | 第35-36页 |
| ·利用 Gabor滤波器组获得多通道子图像 | 第36-38页 |
| ·一维Gabor函数 | 第36-37页 |
| ·二维Gabor函数 | 第37-38页 |
| ·矢量图像的Mumford-Shah模型 | 第38-46页 |
| ·矢量模型的建立 | 第38-40页 |
| ·数值求解方法 | 第40-44页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·双水平集的Mumford-Shah模型 | 第46-52页 |
| ·问题提出以及算法思想 | 第46-47页 |
| ·双水平集的Mumford-Shah模型 | 第47-50页 |
| ·数值算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·本文的主要工作 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 硕士期间撰写的学术相关论文 | 第58页 |