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基于稀疏表达的人体心脏磁共振扩散张量图像的去噪研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-34页
   ·课题研究的目的及意义第13-14页
   ·磁共振扩散张量成像及其研究现状第14-24页
     ·磁共振成像及研究现状第14-19页
     ·扩散张量成像及研究现状第19-24页
   ·磁共振图像去噪算法及其研究现状第24-29页
     ·基于小波变换的去噪算法第25-26页
     ·基于偏微分方程的去噪算法第26-27页
     ·基于贝叶斯估计的去噪算法第27-28页
     ·基于空间域相关性的去噪算法第28-29页
   ·稀疏表达理论及其研究现状第29-31页
     ·稀疏表达的研究背景第29页
     ·稀疏表达的研究现状第29-31页
   ·存在的问题第31-32页
   ·课题的来源及主要研究内容第32-34页
第2章 稀疏表达去噪及磁共振扩散张量图像的噪声分析第34-55页
   ·引言第34页
   ·稀疏表达去噪算法第34-39页
     ·信号的稀疏表达第34-36页
     ·含噪信号的稀疏表达第36-37页
     ·图像的稀疏去噪算法第37-39页
   ·稀疏表达逼近算法第39-41页
     ·匹配追踪算法第39-40页
     ·算法的性能分析第40-41页
   ·字典的构造方法第41-46页
     ·DCT字典第42-43页
     ·Haar字典第43-44页
     ·Gabor字典第44-46页
   ·DT-MRI的噪声分析第46-50页
     ·DT-MRI的噪声特性第46-49页
     ·DT-MRI的噪声估计方法第49-50页
   ·仿真实验结果与分析第50-54页
   ·本章小结第54-55页
第3章 基于过完备字典的图像稀疏去噪算法研究第55-81页
   ·引言第55页
   ·变分正则化约束的稀疏去噪算法第55-62页
     ·全变分正则化方法第55-57页
     ·参数自适应的变分约束稀疏去噪算法第57-59页
     ·算法实现第59页
     ·仿真实验结果与分析第59-62页
   ·多成分图像的分区稀疏去噪算法第62-72页
     ·多成分图像的分区方法第63-67页
     ·结构自适应阶跃字典第67-68页
     ·算法实现第68-69页
     ·仿真实验结果与分析第69-72页
   ·序列图像的三维稀疏去噪算法第72-80页
     ·加权内积的定义第73-74页
     ·特征自适应的三维字典第74-75页
     ·算法实现第75-77页
     ·仿真实验结果与分析第77-80页
   ·本章小结第80-81页
第4章 基于图像自相似性的稀疏去噪算法研究第81-103页
   ·引言第81页
   ·图像块的相似性测度第81-87页
     ·非局部均值去噪算法第81-83页
     ·噪声对相似性测度的影响第83-84页
     ·改进的图像块相似性测度第84-87页
   ·结构自适应图像块第87-92页
     ·结构自适应窗的搜索方法第88-89页
     ·与LPA-ICI方法性能对比第89-90页
     ·心脏DT-MRI的结构自适应图像块第90-92页
   ·基于图像自相似性的结构自适应稀疏去噪第92-99页
     ·结构自适应稀疏去噪算法原理第92-94页
     ·相似块集合的主成分分析第94-98页
     ·算法实现第98-99页
   ·仿真实验结果与分析第99-102页
   ·本章小结第102-103页
第5章 心脏磁共振扩散张量图像的去噪实验与分析第103-136页
   ·引言第103页
   ·离体心脏DT-MRI的采集第103-104页
   ·心肌的分割及三维重建方法第104-114页
     ·融合局部拟合能量和梯度敏感能量的水平集方法第105-112页
     ·心肌的三维重建第112-114页
   ·DT-MRI去噪效果评定方法第114-120页
     ·扩散张量场的导出量第115-116页
     ·噪声对张量场导出量的影响第116-117页
     ·心肌纤维的结构特性第117-119页
     ·去噪效果评定方法第119-120页
   ·去噪实验结果与分析第120-135页
     ·心脏DT-MRI去噪实验一第120-129页
     ·心脏DT-MRI去噪实验二第129-135页
   ·本章小结第135-136页
结论第136-139页
参考文献第139-152页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果第152-154页
致谢第154-155页
个人简历第155页

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