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水平集活动轮廓模型在图像分割中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·图像分割概述第11-14页
     ·图像分割的概念第11-12页
     ·图像分割方法分类第12-14页
     ·图像分割的应用第14页
   ·活动轮廓模型的研究现状第14-19页
     ·活动轮廓模型概述第14-15页
     ·基于参数的活动轮廓模型第15-18页
     ·基于水平集方法的活动轮廓模型第18-19页
   ·本文的工作及内容安排第19-21页
第2章 水平集方法与活动轮廓模型第21-33页
   ·水平集方法的基本理论第21-25页
     ·曲线演化理论第21-23页
     ·水平集方法第23-25页
   ·水平集方法的数值实现第25-28页
   ·水平集函数的初始化与重新初始化第28页
   ·水平集活动轮廓模型的两种设计方式第28-30页
   ·水平集方法在图像分割领域的研究现状第30-31页
     ·研究现状第30-31页
     ·研究趋势第31页
   ·本章小结第31-33页
第3章 一种结合图割的水平集迭代终止算法第33-41页
   ·引言第33页
   ·演化/时间比第33-35页
   ·图割理论第35-36页
     ·原理第35页
     ·GCBAC算法第35-36页
   ·结合图割的水平集迭代终止算法第36-37页
     ·算法设计第36页
     ·水平集迭代终止条件及阈值α的设定第36-37页
   ·实验结果与分析第37-39页
   ·本章小结第39-41页
第4章 基于区域统计信息的几何活动轮廓模型第41-51页
   ·引言第41页
   ·几何活动轮廓模型概述第41-43页
   ·改进的几何活动轮廓模型第43-46页
     ·符号压力函数第43-45页
     ·改进的几何活动轮廓模型第45-46页
     ·深度系数λ值的确定第46页
   ·实验结果与分析第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第5章 结合图像局部信息的改进的Chan-Vese模型第51-61页
   ·引言第51-52页
   ·相关能量模型概述第52-55页
     ·Mumford-Shah模型第52页
     ·Chan-Vese模型第52-55页
   ·结合图像局部信息的Chan-Vese模型第55-56页
     ·局部拟合项第55页
     ·改进的Chan-Vese模型第55-56页
   ·实验结果与分析第56-59页
   ·本章小结第59-61页
第6章 总结与展望第61-63页
   ·总结第61页
   ·展望第61-63页
参考文献第63-73页
致谢第73-75页
攻读硕士学位期间的研究成果第75页

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