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鼠腹腔巨噬细胞的图像分割研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第1章 绪论第7-12页
   ·课题研究的目的和意义第7-8页
   ·国内外医学图像分割研究现状第8-11页
   ·本文工作以及组织结构第11-12页
第2章 医学图像常用分割方法介绍第12-29页
   ·基于边缘检测的分割技术第12-18页
     ·边缘检测的数学基础第12-13页
     ·边缘检测算子第13-16页
     ·边缘检测的性能第16-18页
   ·基于区域的分割技术第18-21页
     ·阈值法第18-19页
     ·区域生长法第19-21页
     ·分裂合并法第21页
   ·基于数学形态学的分割技术第21-27页
     ·数学形态学的发展第21-22页
     ·数学形态学的运算第22-26页
     ·数学形态学的应用第26-27页
   ·本章小节第27-29页
第3章 基于分水岭算法的图像分割第29-43页
   ·分水岭算法的基本思想第29-32页
   ·分水岭分割算法第32-34页
   ·基于距离变换的分水岭算法第34-41页
     ·引言第34-35页
     ·大津法(OTSU法)第35-37页
     ·距离变换第37-39页
     ·标记循环第39-40页
     ·边界跟踪第40-41页
   ·试验结果及讨论第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 活动轮廓线模型的表达方式与水平集方法研究第43-51页
   ·引言第43页
   ·参数轮廓线模型(Snake Model)第43-44页
   ·几何活动轮廓线模型第44-51页
     ·曲线演化理论第44-46页
     ·水平集方法(Level Set Method)第46-49页
     ·水平集方法的数值求解问题第49-51页
第5章 基于 M-S图像分割模型的C-V方法第51-58页
   ·分割模型简述第51-52页
   ·Mumford-Shah模型第52-54页
   ·求解 M-S图像分割模型的C-V方法第54-55页
   ·模型的数值离散第55页
   ·分割试验第55-56页
   ·本章小结第56-58页
第6章 总结与展望第58-60页
   ·全文工作总结第58-59页
   ·今后工作展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士期间发表的论文和参加的项目第64页

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