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基于参数活动轮廓模型的医学图像分割方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·医学图像分割及其研究意义第9-10页
   ·形变模型技术概述第10-11页
   ·参数活动轮廓模型在图像分割中的发展趋势第11-13页
   ·论文研究内容及组织结构第13-15页
第2章 参数活动轮廓模型原理与分析第15-27页
   ·传统snake模型第15-21页
     ·基本原理第15-17页
     ·Snake模型的动力学解释第17-18页
     ·数值实现第18-19页
     ·算法仿真与分析第19-21页
   ·GVF snake模型第21-26页
     ·边缘映射第22页
     ·基本原理第22-23页
     ·数值实现第23-24页
     ·算法仿真与分析第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 基于DDCVF参数活动轮廓模型的医学图像分割第27-41页
   ·模型的分割基本流程第27-28页
   ·梯度的定义第28-30页
   ·方向性边缘映射第30-33页
   ·动态方向卷积向量场第33-35页
     ·动态方向卷积向量场求解第33-34页
     ·数值实现第34-35页
   ·动态外力场第35-36页
   ·分割算法实验与分析第36-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于小波的DDCVF参数活动轮廓模型的图像分割第41-61页
   ·小波变换的概念第41-46页
     ·小波变换基础第41-42页
     ·一维连续小波变换第42-43页
     ·一维离散小波变换第43-44页
     ·二维离散小波变换第44-45页
     ·二进小波变换第45-46页
   ·小波多尺度DDCVF参数活动轮廓模型第46-52页
     ·多尺度图像分析第46-47页
     ·小波多尺度边缘检测原理第47-49页
     ·高斯小波函数选择原则第49-50页
     ·小波多尺度DDCVF参数活动轮廓模型的图像分割实现第50-52页
   ·分割算法实验与分析第52-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 结论第61-63页
   ·本文工作总结第61-62页
   ·未来工作展望第62-63页
参考文献第63-69页
致谢第69-71页
作者攻读硕士学位期间的论著及发表的论文第71页

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