| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第19-20页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第19页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 1.2.1 极光卵分割研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.2 极光卵分割相关算法 | 第21-22页 |
| 1.3 论文的研究成果与章节安排 | 第22-25页 |
| 第二章 嵌入边界约束因子的局部主动轮廓极光卵自动分割 | 第25-37页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 CV模型 | 第25-26页 |
| 2.3 嵌入边界约束因子的局部主动轮廓自动极光卵分割算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 初始轮廓曲线提取 | 第26-27页 |
| 2.3.2 局部信息提取 | 第27页 |
| 2.3.3 嵌入边界约束因子的局部主动轮廓能量函数构建 | 第27-30页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第30-36页 |
| 2.4.1 局部区域尺寸对图像分割结果影响分析实验 | 第30-31页 |
| 2.4.2 极光卵分割效果对比实验 | 第31-32页 |
| 2.4.3 主观眼动评价实验 | 第32-35页 |
| 2.4.4 客观评价实验 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于中介真值程度的局部主动轮廓极光卵精确分割 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 中介真值程度理论 | 第37-38页 |
| 3.3 基于中介真值程度的局部主动轮廓极光卵精确分割算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 基于MMTD的主动轮廓能量函数的构建 | 第38-41页 |
| 3.3.2 基于Graph cuts的能量函数优化 | 第41-42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 3.4.1 极光卵分割效果对比实验 | 第43-45页 |
| 3.4.2 人造图像分割效果对比实验 | 第45-46页 |
| 3.4.3 灰度不均匀图像分割效果对比实验 | 第46-47页 |
| 3.4.4 多目标图像分割效果对比实验 | 第47-48页 |
| 3.4.5 背景复杂图像分割效果对比实验 | 第48页 |
| 3.4.6 医学图像分割效果对比实验 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 融合静态与动态信息的紫外极光序列极光卵分割 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 融合静态与动态信息的紫外极光序列极光卵分割算法 | 第51-58页 |
| 4.2.1 极光卵空域分割算法 | 第51-56页 |
| 4.2.2 极光卵时域分割算法 | 第56-58页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.3.1 主观评价实验 | 第59-61页 |
| 4.3.2 客观评价实验 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-65页 |
| 第五章 极光卵边界受空间物理参数影响规律分析 | 第65-77页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 融入动态信息的BP-Ada Boost网络极光卵边界位置预测 | 第65-67页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第67-75页 |
| 5.3.1 数据库来源 | 第67-68页 |
| 5.3.2 极光卵边界位置预测结果 | 第68-70页 |
| 5.3.3 极光卵大小及边界位置受空间物理参数的影响规律 | 第70-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论和展望 | 第77-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第77-78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85-87页 |
