基于水平集的图像分割技术研究



基于水平集的图像分割技术研究

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基于水平集的图像分割技术研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-12页
· 图像分割的意义	第8页
· 图像分割方法概述	第8-9页
· 水平集图像分割方法的研究	第9-10页
· 本文的主要工作	第10-12页
第二章曲线演化理论和水平集方法	第12-28页
· 曲线演化理论	第12-13页
· 水平集方法	第13-16页
· 水平集数值计算	第16-17页
· 水平集快速算法	第17-22页
· 并行算法	第17-18页
· 窄带法	第18-19页
· 快速行进法	第19-22页
· 水平集初始化算法	第22-27页
· 广义最近点算法(Generalized Closest Point)	第22-24页
· 标准PDE近似方法	第24-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章基于传统活动轮廓模型的图像分割	第28-40页
· Snake参数轮廓模型	第28-30页
· 基本原理	第28-30页
· 实验结果与分析	第30页
· 几何活动轮廓模型	第30-32页
· 基本原理	第30-32页
· 实验结果与分析	第32页
· 测地线活动轮廓模型	第32-35页
· 基本原理	第32-34页
· 实验结果与分析	第34-35页
· C-V活动轮廓模型	第35-39页
· 基本原理	第35-38页
· 实验结果与分析	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章基于曲线演化和各向异性扩散的图像分割方法	第40-55页
· 基于各向异性扩散的图像去噪方法	第40-44页
· P-M方法	第40-42页
· 四阶非线性扩散图像去噪方法	第42-44页
· 基于高阶非线性扩散方程的新型图像去噪方法	第44-50页
· P-M启发性扩散系数函数分析	第44-45页
· 构造新型的扩散系数函数	第45-46页
· 基于新型扩散系数函数的四阶非线性扩散图像去噪	第46-47页
· 实验结果与分析	第47-50页
· 基于曲线演化和各向异性扩散的图像分割方法	第50-54页
· 曲线演化模型	第50-51页
· 曲线演化与各向异性扩散之间联系	第51-52页
· 融合了各向异性扩散的曲线演化模型	第52-53页
· 实验结果与分析	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
第五章基于水平集的图像模糊分割技术	第55-67页
· 模糊C均值聚类的图像分割方法	第55-60页
· 数据集的C划分	第55-56页
· 模糊C均值聚类目标函数	第56-58页
· 模糊C均值聚类算法	第58页
· 关于FCM图像分割算法的分析	第58-60页
· 基于模糊聚类和水平集方法的图像分割模型	第60-66页
· 对单目标的图像分割模型	第60-62页
· 对多目标的图像分割模型	第62-64页
· 图像分割模型算法	第64-65页
· 实验与分析	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
附录A 图索引	第72页
附录B 表索引	第72-73页
Appendix A Figure Index	第73页
Appendix B Table Index	第73-74页
致谢	第74-76页
读硕期间发表的论文及从事的科研项目	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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