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基于主动轮廓模型的红外图像分割方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-14页
    1.1 课题研究的背景及意义第7-8页
    1.2 图像分割算法与国内外研究现状第8-12页
        1.2.1 图像分割的定义第8-9页
        1.2.2 传统的图像分割算法及其在红外图像中的应用第9-11页
        1.2.3 基于主动轮廓模型的图像分割方法第11-12页
    1.3 论文主要工作及内容第12-14页
2 曲线演化和水平集方法第14-26页
    2.1 参数主动轮廓模型第14-17页
        2.1.1 Snake模型第14-16页
        2.1.2 GVF Snake模型第16-17页
    2.2 曲线演化理论第17-19页
    2.3 变分原理第19-20页
    2.4 水平集理论第20-24页
    2.5 水平集方法的数值实现第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
3 几何主动轮廓模型研究第26-39页
    3.1 基于边界信息的几何主动轮廓模型第26-28页
        3.1.1 测地几何主动轮廓模型(GAC模型)第26-28页
    3.2 基于区域信息的几何主动轮廓模型第28-34页
        3.2.1 Mumford-Shah模型第29页
        3.2.2 C-V模型第29-31页
        3.2.3 局部二值拟合(LBF)模型第31-34页
    3.3 结合边界和区域信息的几何主动轮廓模型第34-36页
        3.3.1 SLGS模型第34-36页
    3.4 改进的基于局部信息的SLGS模型第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 基于局部熵和局部标准差联合驱动的主动轮廓模型第39-55页
    4.1 红外图像的分割现状第39-40页
    4.2 相关理论第40-43页
        4.2.1 图像的局部熵第40-41页
        4.2.2 图像的局部标准差第41-42页
        4.2.3 余弦相似性度量第42-43页
    4.3 改进的用于分割红外图像的主动轮廓模型第43-46页
    4.4 实验结果与分析第46-51页
    4.5 分割结果的评价指标第51-54页
    4.6 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
    5.1 论文总结第55页
    5.2 工作展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
附录第62页

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