基于Snake模型的图像分割方法研究及应用



基于Snake模型的图像分割方法研究及应用

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基于Snake模型的图像分割方法研究及应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-17页
· 图像分割概述	第7页
· 图像分割技术发展的过程及现状	第7-15页
· 阈值分割方法	第7-9页
· 边界分割方法	第9-11页
· 区域提取分割方法	第11-13页
· 基于偏微分方程的图像分割方法	第13页
· 基于数学形态学的分割方法	第13-14页
· 基于小波分析和变换的分割方法	第14-15页
· 基于人工神经网络的分割方法	第15页
· 基于模糊集理论的分割方法	第15页
· 本文的主要工作	第15-17页
第二章参数SNAKE模型原理与方法	第17-31页
· SNAKE模型概述	第17-19页
· SNAKE的数学模型	第19-21页
· SNAKE的物理含义	第21-22页
· 外力设计	第22-27页
· 高斯力模型	第22-23页
· 气球力模型	第23-25页
· 距离势力模型	第25-26页
· 梯度矢量流模型	第26-27页
· 数值解法的实现	第27-28页
· 小结	第28-31页
第三章梯度矢量流(GVF SNAKE)主动轮廓线算法	第31-43页
· 梯度矢量流模型的原理	第31-33页
· 边缘图	第31-32页
· 梯度矢量流	第32-33页
· 梯度矢量流的数值解法	第33-34页
· 梯度矢量流和其它方法的比较	第34-37页
· GVF SNAKE模型的优缺点	第37-39页
· 改进的GVF SNAKE方法	第39-41页
· 小结	第41-43页
第四章基于水平集的CV方法	第43-51页
· 引言	第43页
· 轮廓曲线运动理论	第43-44页
· 水平集方法	第44-47页
· 轮廓线的隐含表达	第45页
· 水平集方法介绍	第45-47页
· CHAN—VESE模型	第47-49页
· CHAN—VESE模型实验结果	第49页
· 小结	第49-51页
第五章主动轮廓模型在设备内壁图像中的应用	第51-55页
· 设备内壁图像采集和预处理	第51页
· 实验结果	第51-55页
第六章总结与展望	第55-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
研究成果	第63 页

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