| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·图像分割的意义 | 第11页 |
| ·图像分割的定义 | 第11-13页 |
| ·目前常用的图像分割方法和图像分割方法的分类 | 第13-19页 |
| ·基于数据驱动的图像分割方法 | 第13-16页 |
| ·基于模型驱动的图像分割方法 | 第16-19页 |
| ·本文的主要内容和工作 | 第19-21页 |
| 第2章 水平集方法和变分法 | 第21-31页 |
| ·水平集方法 | 第21-27页 |
| ·曲线演化理论 | 第21-24页 |
| ·水平集方法 | 第24-26页 |
| ·水平集函数的初始化 | 第26页 |
| ·水平集方法的数值计算方法 | 第26-27页 |
| ·变分法和梯度下降流 | 第27-30页 |
| ·泛函的概念 | 第27-28页 |
| ·泛函的变分 | 第28-29页 |
| ·梯度下降流 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于边界的主动轮廓图像分割模型 | 第31-46页 |
| ·Snake 模型 | 第31-32页 |
| ·GVF 模型 | 第32-33页 |
| ·测地线模型(GAC) | 第33-36页 |
| ·GAC 模型的演化方程 | 第34-35页 |
| ·利用变分法表示 GAC 模型 | 第35-36页 |
| ·无需初始化的主动轮廓分割模型 | 第36-38页 |
| ·结合邻域非一致性测度的主动轮廓图像分割方法 | 第38-45页 |
| ·邻域非一致性测度 | 第38-39页 |
| ·多尺度邻域非一致性最小测度 | 第39-41页 |
| ·构建新的边缘停止函数 | 第41-42页 |
| ·提出模型及其演化方程 | 第42页 |
| ·实验结果和分析 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于区域的主动轮廓图像分割方法 | 第46-62页 |
| ·Mumford-Shah(MS)模型 | 第46页 |
| ·CV 模型 | 第46-49页 |
| ·LBF(Local Binary Fitting)模型 | 第49-52页 |
| ·结合多种图像信息的主动轮廓图像分割模型 | 第52-61页 |
| ·模型的建立 | 第52-53页 |
| ·局部项 | 第53页 |
| ·全局项 | 第53-54页 |
| ·边缘项 | 第54页 |
| ·本节模型的总能量函数及曲线演化方程 | 第54-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第69页 |