偏微分方程的图像分割技术及应用

第1章 绪论
1．1 概述
1．2 传统图像分割方法
1．3 基于偏微分方程的图像分割
1．3．1 研究背景
1．3．2 几个经典的分割模型
1．3．3 偏微分方程图像分割现存的一些问题
1．4 本书的主要研究工作
1．5 本书的组织结构
第2章 背景知识
2．1 曲线演化
2．1．1 曲线几何演化的一般方程式
2．1．2 常用的曲线演化方程
2．2 水平集方法
2．2．1 水平集方法概述
2．2．2 水平集函数的初始化和重新初始化
2．2．3 迎风差分方案
2．3 基于变分模型的水平集正则化
2．4 数值实现——有限差分法
2．5 图像分割中的变分数学基础
2．5．1 Frechet微分和Gteaux微分
2．5．2 泛函极值与EulerLagrange方程
2．5．3 最速下降法
小结
第3章 基于p（x）范数的活动轮廓模型
3．1 引言
3．2 模型及存在的问题
3．2．1 ChanVese模型
3．2．2 所存在的问题
3．3 提出模型
3．3．1 模型的提出
3．3．2 能量泛函极小化
3．4 数值算法和实验结果
3．4．1 数值算法
3．4．2 实验结果
3．5 讨论K
小结
Ⅱ
第4章 自适应常值初始化活动轮廓模型
4．1 引言
4．2 过渡区
4．3 提出模型
4．4 模型分析
4．5 水平集的初始化
4．6 数值算法和实验结果
4．6．1 数值算法
4．6．2 实验结果
4．7 过渡区对模型的鲁棒性分析
小结
第5章 基于局部和全局信息的活动轮廓模型
5．1 引言
5．2 相关模型
5．2．1 LIF模型
5．2．2 ALSWCF模型
5．3 所提模型
5．3．1 模型的描述
5．3．2 模型的分析
5．3．3 水平集函数的初始化
5．4 数值算法和实验结果
5．4．1 数值算法
5．4．2 实验结果
小结
第6章 总结与展望
6．1 总结
6．2 展望
参考文献