图像分割的变分模型及数值实现



图像分割的变分模型及数值实现

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图像分割的变分模型及数值实现

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-11页
1 绪论	第11-25页
1.1 引言	第11-13页
1.2 变分图像分割方法	第13-19页
1.2.1 变分图像分割方法的研究历史与现状	第13-17页
1.2.2 变分图像分割方法的研究意义	第17-18页
1.2.3 变分图像分割方法面临的问题	第18-19页
1.3 经典的变分图像分割模型	第19-23页
1.4 本文主要工作和结构安排	第23-25页
2 凸变分水平集模型	第25-43页
2.1 引言	第25页
2.2 相关工作	第25-28页
2.2.1 Chan-Vese模型	第25-26页
2.2.2 Lee-Seo模型	第26-27页
2.2.3 Li-Kim模型	第27页
2.2.4 基于变异系数的分割模型	第27-28页
2.3 本文模型	第28-32页
2.4 数值实现	第32-37页
2.4.1 数值方案	第32-34页
2.4.2 水平集函数初始化	第34-35页
2.4.3 停止条件	第35-37页
2.5 实验结果	第37-42页
2.6 小结	第42-43页
3 间接正则的变分水平集模型	第43-67页
3.1 引言	第43-44页
3.2 已有工作	第44-47页
3.2.1 关于数据项	第44-46页
3.2.2 关于正则项	第46-47页
3.3 模型的提出与分析	第47-52页
3.4 算法及其收敛性分析	第52-54页
3.4.1 交替极小算法	第52页
3.4.2 收敛性分析	第52-54页
3.5 实验结果	第54-60页
3.6 讨论	第60-66页
3.6.1 初始化	第60-62页
3.6.2 间接正则的优点	第62-66页
3.7 小结	第66-67页
4 由Retinex理论诱导的变分图像分割及偏场校正模型	第67-83页
4.1 引言	第67-68页
4.2 相关工作	第68-70页
4.2.1 动态阈值Chan-Vese模型	第68页
4.2.2 LBF模型	第68-69页
4.2.3 LICF模型	第69-70页
4.3 本文模型	第70-74页
4.3.1 Retinex理论	第70-71页
4.3.2 同时分割和偏移估计的变分模型	第71页
4.3.3 能量泛函极小化	第71-74页
4.4 数值实验	第74-81页
4.4.1 模型性能	第74-75页
4.4.2 与其他模型比较	第75-79页
4.4.3 进一步应用到MRI图像	第79-81页
4.5 本章小结	第81-83页
5 分割SAR漏油图像的两步方法	第83-95页
5.1 引言	第83-84页
5.2 相关工作	第84-85页
5.2.1 GMACM模型	第84页
5.2.2 GSACM模型	第84-85页
5.3 本文方法	第85-89页
5.3.1 提取增强图像	第85-86页
5.3.2 变分分割模型	第86-89页
5.4 实验结果	第89-94页
5.4.1 本文方法的性能	第90-91页
5.4.2 与GMACM和GSACM的比较	第91-94页
5.5 小结	第94-95页
6 结论与展望	第95-97页
6.1 全文总结	第95-96页
6.2 下一步研究方向	第96-97页
致谢	第97-99页
参考文献	第99-109页
附录	第109页
A. 作者在攻读博士学位期间发表及完成论文目录：	第109页
B. 作者在攻读博士学位期间协助指导完成论文目录：	第109页
C. 作者在攻读博士学位期间参加科研项目情况：	第109页

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