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基于变分和偏微分方程的图像分割技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·课题背景第11-15页
     ·图像与图像分割第11-12页
     ·变分与偏微分方程第12-13页
     ·研究意义第13-15页
   ·文献综述第15-19页
     ·基于边界的图像分割模型第15-17页
     ·基于区域的图像分割模型第17-19页
   ·本文的主要内容和结构第19-21页
第2章 图像的数学基础及常见的分割模型第21-30页
   ·图像的数学定义第21-22页
     ·静态灰度图像的连续模型第21-22页
     ·静态彩色图像的连续模型第22页
   ·BV空间及其性质第22-23页
   ·常见的图像分割模型第23-27页
     ·测地线活动轮廓模型第23-25页
     ·Chan-Vese模型第25-27页
   ·本章小结第27-30页
第3章 分割灰度图像和彩色图像的新模型第30-59页
   ·预备知识第30-31页
     ·常用符号第30-31页
     ·基本知识第31页
   ·分割灰度图像的新模型第31-42页
     ·模型的描述第31-34页
     ·模型分析第34-38页
     ·数值算法第38-39页
     ·实验结果第39-42页
   ·分割彩色图像的新模型第42-51页
     ·模型的描述第42-44页
     ·理论分析第44-48页
     ·数值算法第48-50页
     ·数值结果第50-51页
   ·本章小结第51-59页
第4章 分割特定目标的新变分模型第59-70页
   ·预备知识第59-60页
     ·常用符号第59页
     ·描述特定目标特征的函数第59-60页
   ·适用于特定目标分割的新模型第60-66页
     ·模型的描述第60-62页
     ·理论分析第62-64页
     ·数值算法第64-65页
     ·数值结果第65-66页
   ·本章小结第66-70页
第5章 基于Ginzburg-Landau泛函的分割模型第70-86页
   ·预备知识第70-71页
     ·常用符号第70页
     ·Ginzburg-Landau模型第70-71页
   ·新定义的半范数第71-75页
   ·基于Ginzburg-Landau泛函的新模型第75-85页
     ·模型的描述第75-76页
     ·数值算法第76-81页
     ·数值结果第81-85页
   ·本章小结第85-86页
结论第86-88页
参考文献第88-98页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第98-100页
致谢第100-101页
个人简历第101页

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