基于改进模糊聚类算法的MRI脑部图像分割研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 MRI图像分割的背景及意义 | 第11-17页 |
| 1.1.1 MRI系统介绍 | 第12页 |
| 1.1.2 MRI原理简介 | 第12-15页 |
| 1.1.3 MRI图像分割的难点 | 第15-16页 |
| 1.1.4 MRI图像分割的现状和发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.2 数据集及评价参数 | 第17-19页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 MRI图像分割方法与分析 | 第21-33页 |
| 2.1 基于活动轮廓模型的分割方法 | 第22-24页 |
| 2.1.1 Snake模型 | 第22-23页 |
| 2.1.2 水平集模型 | 第23-24页 |
| 2.2 基于马尔科夫随机场的分割方法 | 第24-28页 |
| 2.2.1 图像标记 | 第25页 |
| 2.2.2 邻域系统和势能 | 第25-27页 |
| 2.2.3 MRF与Gibbs分布的等效性 | 第27-28页 |
| 2.2.4 MRF模型 | 第28页 |
| 2.3 基于Atlas图集的分割方法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 Atlas图集的配准问题 | 第28-29页 |
| 2.3.2 Atlas图集的实现过程 | 第29-30页 |
| 2.4 基于模糊聚类的分割方法 | 第30-32页 |
| 2.4.1 模糊C均值聚类 | 第31-32页 |
| 2.4.2 标准FCM算法缺陷 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 模糊聚类分割方法的预处理 | 第33-43页 |
| 3.1 颅骨去除 | 第33-37页 |
| 3.1.1 快速FCM算法 | 第34-35页 |
| 3.1.2 基于快速FCM及形态学的颅骨去除 | 第35-37页 |
| 3.2 聚类数目的确定和聚类中心初始化 | 第37-38页 |
| 3.3 灰度对比度增强 | 第38-41页 |
| 3.3.1 灰度直方图均衡 | 第38-39页 |
| 3.3.2 对比度拉伸 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于噪声自适应改进的BCFCM算法 | 第43-55页 |
| 4.1 图像噪声干扰 | 第43-45页 |
| 4.2 噪声抑制策略 | 第45-46页 |
| 4.3 分割窗口选择 | 第46-47页 |
| 4.4 含有噪声估计的BCFCM算法 | 第47-49页 |
| 4.5 实验结果 | 第49-53页 |
| 4.5.1 图像分割结果对比 | 第49-51页 |
| 4.5.2 定量分割结果对比 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于偏移场限定改进的BCFCM算法 | 第55-65页 |
| 5.1 BCFCM算法的缺陷 | 第55-56页 |
| 5.2 基于偏移场限定改进的BCFCM算法 | 第56-57页 |
| 5.3 阈值选择 | 第57-58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-64页 |
| 5.4.1 偏移场估计的改进效果 | 第58-59页 |
| 5.4.2 图像分割结果对比 | 第59-62页 |
| 5.4.3 定量分割结果对比 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
