| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-16页 |
| ·数字图像处理与图像分割的概念 | 第12-14页 |
| ·变分方法与偏微分方程 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-20页 |
| ·图像分割方法的研究综述 | 第16-18页 |
| ·基于变分水平集的图像分割方法综述 | 第18-20页 |
| ·论文的结构安排 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 活动轮廓模型概述 | 第23-43页 |
| ·变分水平集方法的基本原理 | 第23-30页 |
| ·曲线演化理论 | 第23-25页 |
| ·水平集方法 | 第25-28页 |
| ·变分原理 | 第28-29页 |
| ·梯度下降流 | 第29-30页 |
| ·常见的图像分割模型 | 第30-36页 |
| ·Snake 模型 | 第30-31页 |
| ·Chan-Vese 模型 | 第31-33页 |
| ·LBF 模型 | 第33-36页 |
| ·数值实现 | 第36-42页 |
| ·有限差分格式 | 第36-38页 |
| ·有限差分法的数值实现方案 | 第38-39页 |
| ·有限差分法的稳定性和收敛性 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于局部和全局信息的活动轮廓模型 | 第43-68页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·相关能量模型 | 第44-45页 |
| ·基于局部和全局信息的改进的活动轮廓模型 | 第45-54页 |
| ·全局项 | 第45-47页 |
| ·局部项 | 第47-49页 |
| ·规则化项 | 第49-50页 |
| ·水平集演化方程 | 第50-52页 |
| ·模型的数值实现方法 | 第52-54页 |
| ·算法步骤 | 第54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-66页 |
| ·实验参数设置 | 第55页 |
| ·与 CV 模型的对比实验 | 第55-58页 |
| ·与 LBF 模型的对比实验 | 第58-61页 |
| ·灰度图像的分割实验 | 第61-65页 |
| ·DR 图像的分割实验 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 用于多相图像分割的变分水平集模型 | 第68-90页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·用于图像分割的多相水平集框架 | 第69-72页 |
| ·N 个水平集函数划分 2N个图像区域 | 第69-70页 |
| ·N 个水平集函数划分 N 个图像区域 | 第70-71页 |
| ·N 1个水平集函数划分 N 个图像区域 | 第71-72页 |
| ·多相图像分割的变分水平集模型 | 第72-78页 |
| ·两相水平集的演化方程 | 第72页 |
| ·四相水平集的演化方程 | 第72-75页 |
| ·数值实现 | 第75-78页 |
| ·算法步骤 | 第78页 |
| ·实验结果分析 | 第78-89页 |
| ·实验参数设置 | 第78-79页 |
| ·图像分割实验的对比分析 | 第79-82页 |
| ·图像分割实验 | 第82-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于单参数活动轮廓模型的运动目标检测与跟踪 | 第90-105页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·改进的单参数活动轮廓模型 | 第91-95页 |
| ·测地线活动区域项 | 第92-93页 |
| ·局部二值拟合项 | 第93-94页 |
| ·改进的单参数无边缘活动轮廓模型 | 第94-95页 |
| ·序列图像中运动目标的检测与跟踪 | 第95-99页 |
| ·边界特征分析 | 第96页 |
| ·背景提取 | 第96-97页 |
| ·运动矢量场 | 第97-98页 |
| ·改进的运动目标轮廓跟踪算法 | 第98-99页 |
| ·运动目标检测与跟踪的实验结果分析 | 第99-104页 |
| ·单参数活动轮廓模型的运行速度和鲁棒性测试 | 第99-101页 |
| ·运动目标检测与跟踪的实验结果 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-108页 |
| ·论文的主要工作 | 第105-106页 |
| ·论文的创新点 | 第106-107页 |
| ·研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |