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基于纹理子空间成分的活动轮廓模型的图像分割

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-11页
   ·研究背景和意义第8页
   ·纹理图像分割的研究第8-10页
     ·纹理图像分割技术的研究现状第8-9页
     ·纹理图像分割技术的不足与改进第9-10页
   ·章节安排第10-11页
2 水平集方法及其数值格式第11-19页
   ·水平集理论第11-13页
     ·水平集方法第11-12页
     ·速度函数的定义第12-13页
   ·水平集的数值形式第13-15页
   ·水平集函数演化的快速算法第15-18页
     ·快速步进法第15-17页
     ·窄带水平集算法第17-18页
   ·小结第18-19页
3 无边缘活动轮廓模型第19-25页
   ·Mumford-Shah模型第19-20页
   ·简化的Mumford-Shah模型—C-V模型第20-22页
     ·C-V模型第20页
     ·基于水平集的C-V模型第20-22页
   ·多通道无边缘活动轮廓模型第22-24页
   ·本章小结第24-25页
4 子空间分析法第25-31页
   ·主成分分析法第25-26页
   ·并发子空间分析第26-30页
     ·Tensor的基础知识第26-28页
     ·并发子空间分析第28-30页
   ·本章小结第30-31页
5 图像纹理特征提取第31-39页
   ·非线性结构张量第31-33页
   ·纹理梯度第33-34页
   ·Gabor小波变换第34-35页
   ·方向能量第35-36页
   ·基于像素模式纹理特征第36-38页
   ·小结第38-39页
6 基于纹理子空间成分的Vector-valued C-V模型的图像分割第39-46页
   ·基于纹理梯度的特征空间第39-40页
   ·基于PPBTF的纹理子空间第40页
   ·基于PCA的Gabor纹理子空间第40-42页
   ·基于CSA的Gabor纹理子空间第42页
   ·降维的OE纹理子空间成分第42-44页
     ·基于OE的特征空间第43页
     ·降维的OE的纹理特征子空间第43-44页
   ·降维的OE复数纹理子空间成分第44-46页
7 实验结果及分析第46-55页
   ·合成纹理图像的分割第47-48页
   ·自然纹理图像的分割第48-52页
   ·灰度均匀图像的分割第52-53页
   ·甲状腺CT图像的分割第53页
   ·实验小结第53-55页
结论第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第60-61页
致谢第61-62页

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