医学图像边缘提取与分割的新算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·图像分割算法的现状和分类 | 第10-12页 |
| ·图像分割算法的思想和实现方式 | 第12-13页 |
| ·本文工作内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像分割的基本原理 | 第15-31页 |
| ·边缘检测的基本原理 | 第15-25页 |
| ·边缘及边缘的分类 | 第15-16页 |
| ·模板算子 | 第16-17页 |
| ·边缘检测器和边缘检测 | 第17-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-25页 |
| ·区域分割的基本原理 | 第25-29页 |
| ·研究背景和现状 | 第25页 |
| ·区域分割的概念 | 第25-26页 |
| ·区域生长法 | 第26-27页 |
| ·区域分裂和合并 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于边缘曲线连贯性的边缘检测和追踪算法 | 第31-43页 |
| ·边缘检测和追踪算法概述 | 第31页 |
| ·边缘追踪算法的基本原理 | 第31-34页 |
| ·二维数字图像的规则网格模型 | 第31-33页 |
| ·连续边缘线与传统边缘点的关系 | 第33页 |
| ·追踪策略步骤 | 第33-34页 |
| ·算法实现 | 第34-38页 |
| ·强边缘网格的检测 | 第34页 |
| ·根据连通特性追踪未检测出的边缘网格 | 第34-35页 |
| ·幻影边缘的判定和消除 | 第35-36页 |
| ·算法流程图 | 第36-38页 |
| · | 第38-41页 |
| ·边缘追踪实验分析 | 第38-39页 |
| ·边缘追踪算法与边缘检测算法的对比 | 第39-40页 |
| ·阈值对分割结果的影响 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于二维灰度直方图的阈值分割算法 | 第43-59页 |
| ·阈值分割概述 | 第43-45页 |
| ·阈值分割的研究背景和现状 | 第43页 |
| ·阈值分割的基本原理 | 第43-45页 |
| ·一维 Otsu 阈值分割算法 | 第45-49页 |
| ·一维 Otsu 分割算法的原理 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·二维 Otsu 算法 | 第49-54页 |
| ·二维 Otsu 分割算法的原理 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·三维 Otsu 算法及其快速算法探讨 | 第53-54页 |
| ·最大熵分割算法及其二维算法 | 第54-57页 |
| ·最大熵分割算法概述 | 第54页 |
| ·一维最大熵分割算法 | 第54-55页 |
| ·二维最大熵分割算法 | 第55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于分水岭变换的图像分割算法 | 第59-71页 |
| ·分水岭变换的基本思想 | 第59页 |
| ·分水岭变换的实现 | 第59-62页 |
| ·Vincent-Soille 算法 | 第59-61页 |
| ·分水岭算法的过分割现象及其原因 | 第61-62页 |
| ·分水岭变换的预处理 | 第62页 |
| ·基于梯度的分水岭分割算法 | 第62-64页 |
| ·图像的梯度及其分水岭分割算法 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-64页 |
| ·基于控制标记符的分水岭分割 | 第64-70页 |
| ·控制标记符的分水岭算法概述 | 第64-65页 |
| ·拓展极小值 | 第65页 |
| ·距离变换 | 第65-66页 |
| ·分水岭变换 | 第66-67页 |
| ·算法实施步骤 | 第67页 |
| ·算法实现及实验结果 | 第67-69页 |
| ·实验结果及算法性能分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第79-80页 |
