| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 数学背景 | 第15-27页 |
| ·隐函数 | 第15-17页 |
| ·点的隐函数 | 第15-16页 |
| ·曲线的隐函数 | 第16页 |
| ·曲面的隐函数 | 第16页 |
| ·显式表示的缺点 | 第16-17页 |
| ·隐函数的几何性质 | 第17-19页 |
| ·隐函数的微积分性质 | 第19-20页 |
| ·符号距离函数 | 第20-22页 |
| ·距离函数 | 第21页 |
| ·符号距离函数 | 第21页 |
| ·符号距离函数的几何和微积分性质 | 第21-22页 |
| ·水平集方法 | 第22-24页 |
| ·对流 | 第22-23页 |
| ·基于曲率的演化 | 第23-24页 |
| ·变分法的概念 | 第24页 |
| ·泛函 | 第24页 |
| ·泛函极值的概念 | 第24页 |
| ·欧拉方程 | 第24-25页 |
| ·变分的概念及运算性质 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于水平集和先验信息的农业图像分割方法 | 第27-41页 |
| ·主动轮廓模型概述 | 第27-28页 |
| ·主动轮廓模型与能量最小化 | 第27页 |
| ·主动轮廓模型分类 | 第27-28页 |
| ·蛇模型 | 第28-29页 |
| ·Mumford-Shah 模型 | 第29-30页 |
| ·C-Ｖ模型 | 第30-31页 |
| ·基于先验信息的 C-Ｖ模型 | 第31-40页 |
| ·先验信息 | 第31-32页 |
| ·基于先验信息的 C-V 模型算法 | 第32页 |
| ·参数分析 | 第32-33页 |
| ·水平集方法 | 第33页 |
| ·数值化实现 | 第33-34页 |
| ·算法步骤 | 第34页 |
| ·实验过程 | 第34-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-38页 |
| ·光照对实验的影响 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于概率分布分割算法 | 第41-52页 |
| ·基于概率分布分割算法概述 | 第41页 |
| ·基于概率分布分割算法的原始推导 | 第41-46页 |
| ·基本概念 | 第41-42页 |
| ·概率匹配准则 | 第42页 |
| ·变分导数证明 | 第42-43页 |
| ·Kullback-Leibler 流 | 第43-44页 |
| ·Bhattacharyya 流 | 第44-45页 |
| ·水平集实现 | 第45页 |
| ·背景不匹配算法 | 第45-46页 |
| ·一种简单的推导算法 | 第46-49页 |
| ·能量函数的水平集实现 | 第47页 |
| ·Kullback-Leibler 水平集演化方程 | 第47-48页 |
| ·Bhattacharyya 水平集演化方程 | 第48-49页 |
| ·实验步骤 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-53页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |