首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于多通道的水平集方法在医学图像分割中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 图像分割的概念第9-11页
    1.2 图像分割研究的现状第11-14页
    1.3 图像分割的应用第14-15页
    1.4 医学图像分割的意义第15-16页
    1.5 本文内容的安排第16-17页
第2章 相关数学基础知识第17-22页
    2.1 变分法第17-18页
    2.2 梯度下降流方法第18-19页
    2.3 有限差分方法第19-21页
    2.4 CFL 条件第21-22页
第3章 两种模型的介绍第22-32页
    3.1 多通道的活动轮廓自适应等高线图模型第22-27页
        3.1.1 模型的定义第22-24页
        3.1.2 模型的阐述第24-25页
        3.1.3 模型的求解第25-27页
        3.1.4 初始化水平集函数第27页
    3.2 局部熵加权的 RSF 变分模型第27-31页
        3.2.1 局部熵的定义第27-28页
        3.2.2 模型的定义第28-30页
        3.2.3 能量泛函极小化第30-31页
    3.3 本章小结第31-32页
第4章 多通道的 WRSF 医学图像分割模型第32-53页
    4.1 引言第32页
    4.2 模型的定义第32-34页
    4.3 M-F 模型中的部分能量项问题第34-39页
        4.3.1 全局和边缘能量项的定义第34-35页
        4.3.2 正则化的 Heaviside 函数选取第35-36页
        4.3.3 边缘检测函数第36-37页
        4.3.4 惩罚能量项第37-39页
    4.4 能量泛函极小化第39-45页
    4.5 模型的数值算法第45-47页
    4.6 数值仿真实验第47-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 多通道的局部二值拟合医学图像分割模型第53-66页
    5.1 引言第53页
    5.2 模型的定义第53-57页
    5.3 能量泛函极小化第57-58页
    5.4 模型的数值算法第58-60页
    5.5 数值仿真实验第60-65页
    5.6 本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:基于HTML5的电力企业人力供需平台的研究与实现
下一篇:基于轮廓线的图像变形技术研究