偏微分方程的图像分割技术及应用

作者: 温文媖著

出版社: 中国铁道出版社有限公司

出版时间: 2019-12

版次: 1

ISBN: 9787113265069

定价: 40.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 81页

分类: 自然科学

图像分割是图像处理领域当中为基础而关键的技术。《偏微分方程的图像分割技术及应用》系统地介绍了图像分割的基本概念，偏微分方程图像分割的研究背景，偏微分方程图像分割模型，曲线演化、水平集方法和变分基础等数学基础知识，提出了基于p（x）范数的活动轮廓模型、自适应常值初始化活动轮廓模型，以及基于局部和全局信息的活动轮廓模型。《偏微分方程的图像分割技术及应用》内容新颖，条理清晰，适合作为财经类院校本科生以及计算机专业研究生的教材，也适合作为图像处理相关技术人员的参考用书。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EulerLagrange方程
2．5．3 最速下降法
小结

第3章基于p（x）卜妒的活动轮廓模型
3．1 引言
3．2 模型及存在的问题
3．2．1 ChanVese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
内容简介:
图像分割是图像处理领域当中为基础而关键的技术。《偏微分方程的图像分割技术及应用》系统地介绍了图像分割的基本概念，偏微分方程图像分割的研究背景，偏微分方程图像分割模型，曲线演化、水平集方法和变分基础等数学基础知识，提出了基于p（x）范数的活动轮廓模型、自适应常值初始化活动轮廓模型，以及基于局部和全局信息的活动轮廓模型。《偏微分方程的图像分割技术及应用》内容新颖，条理清晰，适合作为财经类院校本科生以及计算机专业研究生的教材，也适合作为图像处理相关技术人员的参考用书。
目录:
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EulerLagrange方程
2．5．3 最速下降法
小结

第3章基于p（x）卜妒的活动轮廓模型
3．1 引言
3．2 模型及存在的问题
3．2．1 ChanVese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

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