摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第7-11页 |
·数字图像分割的研究目的和意义 | 第7-8页 |
·本课题研究现状 | 第8-10页 |
·本论文研究的主要工作和内容安排 | 第10-11页 |
第二章 数字图像分割方法综述 | 第11-17页 |
·数字图像分割简介 | 第11-12页 |
·数字图像分割的分类 | 第12-16页 |
·阈值分割方法 | 第12页 |
·边缘检测分割方法 | 第12-13页 |
·区域生长及分裂合并分割法 | 第13-14页 |
·结合特定理论工具的方法 | 第14-16页 |
·本章总结 | 第16-17页 |
第三章 活动轮廓模型和水平集方法 | 第17-26页 |
·活动轮廓模型 | 第17-20页 |
·参数活动轮廓模型 | 第17-19页 |
·几何活动轮廓模型 | 第19-20页 |
·水平集方法 | 第20-25页 |
·轮廓曲线演化理论 | 第21页 |
·轮廓曲线的水平集隐含表达式 | 第21-24页 |
·水平集函数数值实现 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第四章 一种结合区域梯度的自适应 CV 模型 | 第26-33页 |
·传统 CV 模型 | 第26-28页 |
·结合梯度信息的活动轮廓模型 | 第28页 |
·改进的 CV 模型 | 第28-29页 |
·实验与结果分析 | 第29-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第五章 基于 Otsu 和改进 CV 模型的图像分割算法 | 第33-38页 |
·Otsu 算法 | 第33-35页 |
·改进的分割算法 | 第35-36页 |
·实验与结果分析 | 第36-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第六章 总结与展望 | 第38-39页 |
·本文工作总结 | 第38页 |
·未来展望 | 第38-39页 |
参考文献 | 第39-42页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第42-43页 |
致谢 | 第43页 |