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基于水平集的图像分割方法研究及其在医学图像中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
图目录第12-14页
第1章 绪论第14-24页
   ·引言第14-15页
   ·医学图像分割难题第15-17页
   ·水平集分割方法与医学图像分割第17-19页
   ·肺部CT图像纹理提取和分析研究第19-20页
   ·本文的研究内容及结构安排第20-24页
第2章 水平集方法与曲线演化模型第24-38页
   ·主动轮廓模型研究第24-28页
     ·传统主动轮廓模型第24-26页
     ·本文改进模型第26-28页
   ·曲线演化理论第28-30页
   ·水平集方法与图像分割第30-36页
     ·几何曲线演化模型第30-32页
     ·水平集函数的构造第32-35页
     ·水平集方法用于图像分割第35-36页
   ·本章小结第36-38页
第3章 几何主动轮廓模型研究第38-60页
   ·引言第38页
   ·基于图像边缘力的几何主动轮廓模型第38-46页
     ·测地几何主动轮廓第38-42页
     ·实验结果与讨论第42-46页
   ·基于图像区域信息的几何主动轮廓模型第46-50页
     ·Mumford—Shah分割模型第46-47页
     ·Chan-Vese分割模型第47-49页
     ·实验结果与讨论第49-50页
   ·耦合多相水平集函数的主动轮廓模型第50-54页
     ·多相水平集函数分割框架第50-53页
     ·实验结果与讨论第53-54页
   ·基于边界的全局最优主动轮廓模型第54-58页
     ·图像平滑ROF模型第54-55页
     ·基于边缘信息的全局最优主动轮廓模型第55-56页
     ·实验结果与讨论第56-58页
   ·本章小结第58-60页
第4章 基于区域统计模型的肺CT图像分割方法第60-78页
   ·引言第60页
   ·基于统计信息框架的水平集分割模型第60-64页
     ·基于Bayes最大后验概率的二相分割模型第60-62页
     ·Bayes后验概率分割模型的水平集演化方法第62-64页
   ·基于联合几何主动轮廓模型的肺CT图像的分割第64-76页
     ·分割意义第64页
     ·肺部CT分割难题第64-66页
     ·肺部CT图像GMM模型的建立第66-71页
     ·联合几何主动轮廓模型第71-73页
     ·实验结果与讨论第73-76页
   ·本章小结第76-78页
第5章 基于模糊连接理论的主动区域模型及其医学图像分割应用第78-94页
   ·引言第78-79页
   ·图像分割中的模糊连接度理论第79-87页
     ·模糊集合理论第79-80页
     ·模糊连接力场概念第80-81页
     ·基于模糊连接度的图像分割思想第81-83页
     ·相对模糊连接度第83-84页
     ·自适应模糊连接度第84-85页
     ·计算方法第85-87页
   ·耦合模糊连接度的水平集分割方法第87-90页
     ·Fast Marching方法与模糊连接度相结合第87-89页
     ·基于相对模糊连接度的主动区域模型第89-90页
   ·实验结果与讨论第90-92页
   ·本章小结第92-94页
第6章 基于DPLBF模型的肺CT图像内部细纹理的提取研究第94-104页
   ·引言第94-95页
   ·LBF模型第95-96页
   ·参数动态调节的LBF模型(DPLBF)第96-98页
   ·图像预处理第98-100页
     ·肺组织区域的粗提取第98-99页
     ·背景填充术及灰度非线性映射变换第99-100页
   ·实验结果及讨论第100-102页
     ·动态参数调节的改进效果第100-101页
     ·对肺组织CT图像的纹理提取第101页
     ·对三维数据集的分割第101-102页
   ·本章小结第102-104页
第7章 总结与展望第104-108页
   ·论文的主要成果与创新点第104-105页
   ·今后工作展望第105-108页
参考文献第108-118页
读博期间发表的论文第118-120页
致谢第120页

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