| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·水平集在图像分割中的国内外研究进展 | 第10-16页 |
| ·彩色图像分割方法研究 | 第10-12页 |
| ·水平集研究现状 | 第12-13页 |
| ·水平集图像分割方法 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 彩色图像分割基础 | 第18-28页 |
| ·彩色空间 | 第18-23页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第20页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第20-22页 |
| ·HIS 颜色模型 | 第22-23页 |
| ·纹理特征及分析 | 第23-24页 |
| ·基于直方图的特征提取方法 | 第24页 |
| ·基于边缘的纹理特征提取方法 | 第24页 |
| ·常用彩色图像分割方法分析 | 第24-27页 |
| ·现有彩色图像分割策略 | 第27-28页 |
| 第3章 图像分割的偏微分方程基础 | 第28-37页 |
| ·线性偏微分方程 | 第28-29页 |
| ·初始条件与边界条件 | 第29-30页 |
| ·非线性偏微分方程 | 第30-31页 |
| ·变分原理和欧拉-拉格朗日(Euler-Lagrange)方程 | 第31-32页 |
| ·水平集方法 | 第32-37页 |
| ·曲线演化理论 | 第32-33页 |
| ·水平集方法原理 | 第33-35页 |
| ·图像分割中水平集方法求解 | 第35-37页 |
| 第4章 C-V 模型图像分割 | 第37-48页 |
| ·C-V 模型图像分割研究进展 | 第37页 |
| ·传统的C-V 方法 | 第37-41页 |
| ·C-V 图像分割方程的数值解法 | 第41-42页 |
| ·基于区域和边界信息的C-V 方法灰度图像分割 | 第42-43页 |
| ·基于C-V 模型的水平集彩色图像分割 | 第43-48页 |
| ·基于HSV 彩色空间的传统C-V 模型的图像分割 | 第43-44页 |
| ·基于传统C-V 方法的RGB 彩色空间图像分割 | 第44-47页 |
| ·两种颜色空间图像分割方法的实验比较 | 第47-48页 |
| 第5章 C-V 模型彩色图像分割算法改进 | 第48-55页 |
| ·人类视觉分割图像特点 | 第48-49页 |
| ·传统的C-V 方法在算法方面的缺点 | 第49-50页 |
| ·改进的 C-V 方法 | 第50-54页 |
| ·不同颜色空间下的实验结果对比 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |