| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.2 图像分割国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 参数活动轮廓模型的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 测地线活动区域模型的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 测地线活动轮廓模型的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.4 模糊C均值聚类方法的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第20-22页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 一种改进的参数活动轮廓模型 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 参数活动轮廓模型 | 第25-29页 |
| 2.2.1 经典模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 分割特点 | 第26-29页 |
| 2.3 卷积向量场 | 第29-31页 |
| 2.4 一种改进的参数活动轮廓模型 | 第31-43页 |
| 2.4.1 基本原理 | 第31-36页 |
| 2.4.2 数值实现 | 第36-37页 |
| 2.4.3 仿真实验 | 第37-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 局部熵的测地线活动区域模型 | 第44-66页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 变分水平集 | 第45-47页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第45-46页 |
| 3.2.2 嵌入函数的选用和重新初始化 | 第46-47页 |
| 3.3 C-V模型 | 第47-50页 |
| 3.3.1 经典模型 | 第47-49页 |
| 3.3.2 分割特点 | 第49-50页 |
| 3.4 基于局部熵的测地线活动区域模型 | 第50-59页 |
| 3.4.1 基本原理 | 第51-55页 |
| 3.4.2 仿真实验 | 第55-59页 |
| 3.5 用于图像分割和图像复原的局部熵测地线活动区域模型 | 第59-65页 |
| 3.5.1 基本原理 | 第59-61页 |
| 3.5.2 仿真实验 | 第61-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 基于LBF方法的测地线活动轮廓模型 | 第66-86页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 测地线活动轮廓模型 | 第67-70页 |
| 4.2.1 经典模型 | 第67-68页 |
| 4.2.2 分割特点 | 第68-70页 |
| 4.3 LBF模型 | 第70-72页 |
| 4.4 基于LBF方法的测地线活动轮廓模型 | 第72-85页 |
| 4.4.1 模型构造 | 第72-74页 |
| 4.4.2 数值计算 | 第74-79页 |
| 4.4.3 仿真实验 | 第79-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第5章 融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型 | 第86-100页 |
| 5.1 引言 | 第86-87页 |
| 5.2 GVF模型 | 第87-89页 |
| 5.3 梯度矢量流测地线活动轮廓模型 | 第89-90页 |
| 5.4 融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型 | 第90-98页 |
| 5.4.1 基本原理 | 第90-93页 |
| 5.4.2 算法实现 | 第93-94页 |
| 5.4.3 仿真实验 | 第94-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-100页 |
| 第6章 基于视觉感知模糊C均值聚类算法 | 第100-112页 |
| 6.1 引言 | 第100-101页 |
| 6.2 聚类算法 | 第101-103页 |
| 6.2.1 硬聚类算法 | 第101-102页 |
| 6.2.2 模糊C均值聚类算法 | 第102页 |
| 6.2.3 核模糊聚类算法 | 第102-103页 |
| 6.3 基于视觉感知模糊C均值聚类算法 | 第103-111页 |
| 6.3.1 视神经元模型 | 第104-105页 |
| 6.3.2 亮度感知 | 第105-106页 |
| 6.3.3 算法描述 | 第106-107页 |
| 6.3.4 仿真实验 | 第107-111页 |
| 6.4 本章小结 | 第111-112页 |
| 第7章 结论与展望 | 第112-114页 |
| 7.1 结论 | 第112页 |
| 7.2 展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 作者在攻读博士期间所做工作 | 第124页 |