| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-18页 |
| 第一章 边缘保持正则化图象恢复 | 第18-34页 |
| ·图象恢复简介 | 第18-22页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·几种图象退化具体模型 | 第19-22页 |
| ·图象恢复基本判别准则 | 第22-23页 |
| ·最小均方误差准则 | 第22页 |
| ·最大熵准则 | 第22页 |
| ·最大似然估计 | 第22-23页 |
| ·最大后验准则 | 第23页 |
| ·基本图象恢复算法 | 第23-27页 |
| ·逆滤波 | 第23-24页 |
| ·维纳滤波 | 第24-25页 |
| ·约束最小平方恢复 | 第25页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第25-27页 |
| ·正则化图象恢复 | 第27-31页 |
| ·简介 | 第27-28页 |
| ·基于空域的正则化图象恢复 | 第28-29页 |
| ·广义交叉确认 | 第29-31页 |
| ·正则化参数自适应选择的改进及边缘保持正则化图象恢复 | 第31-34页 |
| 第二章 基于模糊Gibbs场的图象恢复 | 第34-44页 |
| ·吉布斯随机场 | 第34-36页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·基本定义 | 第34-36页 |
| ·常用的GRF模型 | 第36-38页 |
| ·自动模型 | 第36-37页 |
| ·多级逻辑模型 | 第37页 |
| ·平滑先验模型 | 第37-38页 |
| ·基于Gibbs场的图象恢复 | 第38-40页 |
| ·模糊Gibbs场模型 | 第40-42页 |
| ·基于模糊Gibbs场的图象恢复模型 | 第42-44页 |
| 第三章 基于广义模糊Gibbs场的边缘增强图象恢复与SPECT图象重建 | 第44-58页 |
| ·广义模糊集合概论及广义模糊Gibbs场 | 第44-47页 |
| ·广义模糊集合论 | 第44-46页 |
| ·广义模糊Gibbs场 | 第46-47页 |
| ·基于广义模糊Gibbs场的边缘增强图象恢复 | 第47-49页 |
| ·医学图象重建基础 | 第49-55页 |
| ·概述 | 第49-50页 |
| ·SPECT成象原理 | 第50-51页 |
| ·雷登变换 | 第51-53页 |
| ·迭代投影重建 | 第53页 |
| ·滤波反投影 | 第53-55页 |
| ·基于广义模糊Gibbs场的SPECT图象重建 | 第55-58页 |
| 第四章 实验结果 | 第58-65页 |
| ·信噪比 | 第58页 |
| ·表 | 第58-59页 |
| ·图象 | 第59-65页 |
| ·图象恢复部分 | 第59-63页 |
| ·图象重建部分 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-74页 |
| 中英文对照缩略词表 | 第74-75页 |
| 结束语 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 学位论文原创性声明 | 第77页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第77页 |