基于Split Bregman 方法的快速图像分割 模型的研究
RESEARCH ON FAST IMAGE SEGMENTATION MODELS BASED ON SPLIT BREGMAN METHOD
摘 要
ABSTRACT
目 录
Contents
第 1 章 绪论
1.1 图像分割发展概述
1.2 相关的经典模型
1.2.1 GAC 模型
1.2.2 Mumford-Shah 模型
1.2.3 CV 模型
1.2.4 RSF 模型
1.3 全局凸分割方法
1.4 Split Bregman 方法
1.5 本文的主要内容和结构
第 2 章 全局凸区域可伸缩拟合能量模型
2.1 引言
2.2 全局凸区域可伸缩拟合能量模型
2.3 Split Bregman 方法用于极小化 GCRSF 模型
2.4 数值实现与实验结果
2.4.1 数值实现
2.4.2 实验结果
2.5 本章小结
第 3 章 自动结合局部与全局信息的活动轮廓模型
3.1 引言
3.2 LGIF 模型
3.3 自动结合局部与全局信息的活动轮廓模型
3.4 权函数
3.5 Split Bregman 方法用于极小化新模型
3.6 数值实现与实验结果
3.6.1 数值实现
3.6.2 实验结果
3.7 本章小结
第 4 章 基于 Vese-Chan 模型的快速多区分割模型
4.1 引言
4.2 分段常量多区 Vese-Chan 模型
4.3 基于 Vese-Chan 模型的快速多区分割模型
4.3.1 用于灰度图像的新模型
4.3.2 用于彩色图像的新模型
4.4 Split Bregman 方法用于极小化新模型
4.5 数值实现与实验结果
4.5.1 数值实现
4.5.2 实验结果
4.6 本章小结
第 5 章 自动结合局部与全局信息的多区分割模型
5.1 引言
5.2 自动结合局部与全局信息的多区分割模型
5.3 Split Bregman 方法用于极小化新模型
5.4 数值实现与实验结果
5.4.1 数值实现
5.4.2 实验结果
5.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
哈 尔 滨 工 业 大 学 学 位 论 文 原 创 性 声 明 及 使 用 授 权 说 明
致 谢
个人简历