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基于数学形态学的可视人切片图像分割研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 前言第7-14页
   ·选题背景和意义第7-8页
   ·可视人计划第8-10页
     ·可视人计划简介第8-9页
     ·研究现状第9-10页
   ·医学图像分割第10-11页
     ·图像分割定义第10页
     ·医学图像分割的特点第10-11页
   ·数学形态学概述第11-12页
   ·论文内容和结构安排第12-14页
第二章 医学图像的分割第14-22页
   ·基于边缘的分割方法第14-15页
   ·基于区域的分割方法第15-18页
     ·阈值法第16-17页
     ·区域生长和分裂合并第17页
     ·聚类法第17-18页
   ·基于特定理论的分割方法第18-21页
     ·基于统计学的方法第18-19页
     ·基于形变模型的方法第19页
     ·基于模糊集的方法第19-20页
     ·基于神经网络的方法第20页
     ·基于图谱引导的方法第20-21页
   ·医学图像分割评价第21-22页
第三章 数学形态学的基本理论第22-31页
   ·二值形态学第22-26页
     ·膨胀和腐蚀运算第22-24页
     ·开和闭运算第24页
     ·细化与骨架提取第24-26页
   ·灰度形态学第26-28页
     ·灰度膨胀和腐蚀运算第26-27页
     ·灰度开和闭运算第27-28页
   ·基本性质第28-31页
     ·代数性质第28-29页
     ·滤波性质第29-30页
     ·集合运算性质第30-31页
第四章 基于数学形态学的VHP图像分割第31-45页
   ·基于形态学的边缘检测方法第31-33页
     ·基本形态学梯度第31-32页
     ·形态学内梯度和外梯度第32页
     ·形态学方向梯度第32-33页
     ·形态学边缘检测中存在的问题第33页
   ·基于灰度形态学和Otsu方法的VHP数据集心脏图像分割第33-37页
     ·Otsu方法第34页
     ·算法流程第34-36页
     ·实验结果与分析第36-37页
   ·基于改进形态学分水岭方法的VHP数据集心脏图像分割第37-45页
     ·形态学分水岭算法概述第38-39页
     ·分水岭算法数学描述第39-40页
     ·标准分水岭分割的问题第40-41页
     ·改进的分水岭算法流程第41-43页
     ·实验结果与分析第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
   ·总结第45-46页
   ·进一步研究方向及展望第46-47页
参考文献第47-50页
攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况说明第50-51页
致谢第51-52页
西北工业大学 学位论文知识产权声明书第52页
西北工业大学 学位论文原创性声明第52页

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