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图像分割算法研究及其应用--基于变分偏微分方程的图像分割算法

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 引言第8-9页
    1.2 课题研究背景以及其意义第9-10页
    1.3 图像分割算法的国内外研究现状第10-14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
第二章 相关数学理论知识介绍第16-26页
    2.1 平面微分几何第16-18页
        2.1.1 曲线的定义第16页
        2.1.2 曲线的自然参数表示第16-17页
        2.1.3 封闭曲线的水平集表示第17-18页
    2.2 曲线演化理论第18-19页
    2.3 水平集方法第19-21页
    2.4 变分水平集方法介绍第21-22页
    2.5 变分偏微分方程的求解第22-26页
        2.5.1 变分法第22-24页
        2.5.2 梯度下降法第24-26页
第三章 基于区域混合活动轮廓模型的医学图像分割第26-40页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 相关活动轮廓模型简介第27-29页
        3.2.1 测地线模型第27-28页
        3.2.2 LBF模型第28-29页
    3.3 混合区域模型的非凸正则化活动轮廓模型第29-33页
        3.3.1 基于混合区域模型的非凸正则化图像分割模型第29-31页
        3.3.2 模型的数值求解第31-33页
    3.4 实验与分析第33-38页
        3.4.1.两相分割结果第33-36页
        3.4.2.多相分割结果第36-38页
    3.5 总结第38-40页
第四章 局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型第40-54页
    4.1 引言第40-41页
    4.2 相关背景知识介绍第41-43页
        4.2.1 改进测地线模型第41-42页
        4.2.2 RSF模型第42-43页
    4.3 局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型第43-48页
        4.3.1 局部信息熵第43-44页
        4.3.2 局部信息熵的快速混合测地区域活动轮廓模型第44-45页
        4.3.3 模型求解第45-48页
    4.4 实验结果与分析第48-51页
    4.5 结束语第51-54页
第五章 总结与展望第54-56页
    5.1 工作总结第54页
    5.2 展望第54-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-62页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第62页

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