| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 GPU加速图像分割的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 GPU加速的产生 | 第12-13页 |
| 1.2.2 当前的GPU加速平台 | 第13-14页 |
| 1.2.3 GPU加速的图像分割 | 第14-15页 |
| 1.3 医学图像处理软件的发展现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 国内外发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 开源的趋势 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容和结构 | 第17-18页 |
| 1.4.1 论文内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 GPU加速的分割算法 | 第19-41页 |
| 2.1 背景介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 相关研究工作 | 第20-21页 |
| 2.3 GPU结构和OPENCL | 第21-25页 |
| 2.3.1 GPU的结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 OpenCL | 第22-24页 |
| 2.3.3 ITK | 第24-25页 |
| 2.4 串行的置信连接算法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 区域生长 | 第25-26页 |
| 2.4.2 洪水遍历算法 | 第26-28页 |
| 2.4.3 置信连接算法 | 第28-29页 |
| 2.5 并行的置信连接算法 | 第29-35页 |
| 2.5.1 算法分析 | 第29-30页 |
| 2.5.2 均值与标准差 | 第30-31页 |
| 2.5.3 判断函数 | 第31-32页 |
| 2.5.4 生长过程 | 第32-33页 |
| 2.5.5 CPU的调度 | 第33-35页 |
| 2.6 实验结果及讨论 | 第35-40页 |
| 2.6.1 实验结果 | 第35-39页 |
| 2.6.2 结果讨论 | 第39-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 开发平台选择和架构设计 | 第41-57页 |
| 3.1 平台选择 | 第41-42页 |
| 3.2 软件架构设计 | 第42-56页 |
| 3.2.1 设计思路 | 第42-47页 |
| 3.2.2 界面设计 | 第47-49页 |
| 3.2.3 核心逻辑设计 | 第49-54页 |
| 3.2.4 模块设计 | 第54-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 软件功能的实现 | 第57-79页 |
| 4.1 整体实现 | 第57-64页 |
| 4.1.1 软件结构 | 第57-58页 |
| 4.1.2 整体界面 | 第58-59页 |
| 4.1.3 四种视图 | 第59-64页 |
| 4.2 主要特性的实现 | 第64-72页 |
| 4.2.1 可扩展性的实现 | 第64-65页 |
| 4.2.2 数据读取 | 第65-70页 |
| 4.2.3 多视图显示 | 第70-72页 |
| 4.3 图像分割 | 第72-77页 |
| 4.3.1 滤波器的创建 | 第72-73页 |
| 4.3.2 滤波器设置 | 第73-74页 |
| 4.3.3 分割和结果显示 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 软件的测试和评价 | 第79-89页 |
| 5.1 软件测试 | 第79-87页 |
| 5.1.1 测试情况和方法 | 第79-80页 |
| 5.1.2 测试过程 | 第80-83页 |
| 5.1.3 其他测试 | 第83-87页 |
| 5.2 软件评估 | 第87页 |
| 5.3 本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 结论及下一步的工作 | 第89-91页 |
| 6.1 结论 | 第89页 |
| 6.2 下一步的工作 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-101页 |
| 附录A 作者在攻读硕士期间科研成果 | 第101-102页 |
| 附录B 求均值的OpenCL内核代码 | 第102-104页 |
| 附录C 求平方和的OpenCL内核代码 | 第104-106页 |
| 附录D 生长过程的OpenCL内核代码 | 第106-108页 |
| 附录E 初始化判断图的OpenCL内核代码 | 第108-109页 |
| 附录F Image View Qt层面实际实现的类表 | 第109-111页 |