| 英文摘要 | 第1-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| 论文正文 数字化虚拟人体组织连续切片图像的背景移除 | 第9-69页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·什么是数字化虚拟人体 | 第9-14页 |
| ·数字化虚拟人出现的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·数字化虚拟人体数据集的特点 | 第11-12页 |
| ·我国数字化虚拟人体研究进展及需待解决的问题 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 医学图像分割 | 第15-33页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·灰度图像分割 | 第16-24页 |
| ·阈值分割方法 | 第16-20页 |
| ·聚类分割方法 | 第20-21页 |
| ·基于区域增长的图像分割方法 | 第21-23页 |
| ·基于边缘检测的图像分割方法 | 第23-24页 |
| ·彩色图像分割 | 第24-30页 |
| ·基于区域的分割 | 第25-28页 |
| ·基于边缘检测的方法 | 第28页 |
| ·神经网络方法 | 第28-29页 |
| ·模糊技术 | 第29-30页 |
| ·讨论 | 第30-31页 |
| ·医学图像分割的其它方法 | 第31-32页 |
| ·图像分割的自动化 | 第32-33页 |
| 第三章 可视化人体切片图像的背景移除方法 | 第33-47页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·将基于区域的低级分割方法和基于边界的高级分割方法相组合 | 第34-43页 |
| ·基于Live Wire 方法的分割 | 第34-35页 |
| ·Vector Confidence Connected 方法 | 第35-37页 |
| ·Level Set （水平集）分割方法 | 第37-39页 |
| ·Vector Threshold Level Set 分割方法 | 第39-43页 |
| ·基于图像像素的分割方法 | 第43-45页 |
| ·讨论 | 第45-47页 |
| 第四章 基于色系变换的背景移除方法 | 第47-58页 |
| ·概述 | 第47页 |
| ·基于色系变换的背景移除方法 | 第47-51页 |
| ·算法分析 | 第48-50页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·算法实现 | 第51-53页 |
| ·阈值选取 | 第51-53页 |
| ·试验环境 | 第53页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第53-57页 |
| ·观察判别 | 第54-55页 |
| ·直方图判别 | 第55-56页 |
| ·量化判别 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论 | 第58-60页 |
| ·论文工作总结 | 第58-59页 |
| ·今后的工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 文献综述 基于数字化虚拟人体数据的背景移除方法 | 第69-82页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82页 |
