基于Snake模型的肿瘤显微图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·课题的目的和意义 | 第8页 |
| ·本论文的主要内容和结构 | 第8-10页 |
| 第二章 数字图像分割的主要方法 | 第10-19页 |
| ·图像分割方法的分类 | 第10-17页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第10-13页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第13-15页 |
| ·其他的分割方法 | 第15-16页 |
| ·图像分割方法小结 | 第16-17页 |
| ·主要图像分割方法的效果分析 | 第17-19页 |
| 第三章 主动轮廓模型图像分割算法 | 第19-33页 |
| ·主动轮廓模型概述 | 第19-26页 |
| ·基本Snake 算法的数学定义 | 第19-21页 |
| ·Snake 模型的计算方法 | 第21-24页 |
| ·传统Snake 算法的效果 | 第24-26页 |
| ·改进的主动轮廓算法 | 第26-31页 |
| ·Balloon Snake 模型 | 第26-28页 |
| ·GVF Snake 模型 | 第28-31页 |
| ·其他的Snake 模型 | 第31页 |
| ·主动轮廓算法的总结 | 第31-33页 |
| 第四章 主动轮廓模型分割算法的实现 | 第33-55页 |
| ·肿瘤显微图像的分割概述 | 第33-35页 |
| ·基本的GVF 主动轮廓算法实现 | 第35-46页 |
| ·轮廓线的初始化 | 第36-37页 |
| ·获取图像的边界图 | 第37-38页 |
| ·梯度向量流的计算 | 第38-41页 |
| ·内部能量的计算 | 第41-42页 |
| ·曲线的演化 | 第42-43页 |
| ·实验结果和分析 | 第43-46页 |
| ·改进的GVF 主动轮廓算法的定义 | 第46-47页 |
| ·改进的GVF 主动轮廓算法的实现 | 第47-55页 |
| ·轮廓线上像素点的标记 | 第48-50页 |
| ·约束力的计算 | 第50-52页 |
| ·改进的实验结果 | 第52-55页 |
| 第五章 改进的GVF 主动轮廓算法的应用 | 第55-65页 |
| ·改进的GVF Snake 实验效果 | 第55-62页 |
| ·算法的分割效果 | 第55-57页 |
| ·权重参数的设置 | 第57-59页 |
| ·算法的执行效率 | 第59-62页 |
| ·在肿瘤图像处理软件中的应用 | 第62-65页 |
| 第六章 总结和展望 | 第65-66页 |
| ·本文工作总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第70页 |
