基于参数活动轮廓模型的图像分割方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第10页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文内容和章节安排 | 第12-13页 |
| 2 传统图片分割的理论与方法 | 第13-23页 |
| 2.1 阈值分割的经典分割算法 | 第13-15页 |
| 2.1.1 直方图法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 最大类间方差法 | 第14页 |
| 2.1.3 最大熵阈值分割法 | 第14-15页 |
| 2.2 基于区域的经典分割算法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 区域生长法 | 第16页 |
| 2.2.2 区域归并 | 第16-17页 |
| 2.3 基于边缘的分割方法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 基于Roberts算子的边缘检测 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于Prewitt算子的边缘检测 | 第18页 |
| 2.3.3 基于Canny算子的边缘检测 | 第18-19页 |
| 2.4 基于数学形态的分割方法 | 第19-20页 |
| 2.5 基于特定理论的分割方法 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 活动轮廓模型理论 | 第23-35页 |
| 3.1 前言 | 第23页 |
| 3.2 活动轮廓模型的基本思想与分类 | 第23-25页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第23-24页 |
| 3.2.2 分类 | 第24-25页 |
| 3.3 曲线演变理论 | 第25-27页 |
| 3.4 参数活动轮廓模型的原理 | 第27-30页 |
| 3.4.1 数学模型 | 第27页 |
| 3.4.2 模型的数值实现 | 第27-28页 |
| 3.4.3 模型分析 | 第28-30页 |
| 3.5 几何活动轮廓模型 | 第30-31页 |
| 3.5.1 水平集方法 | 第30页 |
| 3.5.2 算法描述 | 第30-31页 |
| 3.6 Snake模型 | 第31-34页 |
| 3.6.1 Snake基本模型 | 第31-32页 |
| 3.6.2 Snake模型的传统改进模型 | 第32-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 Snake参数轮廓模型的改进设计 | 第35-43页 |
| 4.1 Snake模型的改进设计 | 第35-38页 |
| 4.1.1 Snake模型的原理 | 第35页 |
| 4.1.2 数据点运动 | 第35-36页 |
| 4.1.3 构造能量函数 | 第36-38页 |
| 4.2 改进力的构成 | 第38-42页 |
| 4.2.1 向量场卷积 | 第38页 |
| 4.2.2 力的构造 | 第38-42页 |
| 4.2.3 主要伪码 | 第42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 仿真实验结果及分析 | 第43-53页 |
| 5.1 仿真实验目的 | 第43-44页 |
| 5.1.1 实验法选择 | 第43页 |
| 5.1.2 数据源选择 | 第43-44页 |
| 5.1.3 图像分割效果评估标准 | 第44页 |
| 5.2 仿真实验软件和环境 | 第44-45页 |
| 5.3 不同图像分割法的结果分析 | 第45-52页 |
| 5.3.1 仿真图像对比 | 第45-51页 |
| 5.3.2 仿真耗时对比 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
