基于水平集的医学图像分割算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-16页 |
| 1.2.1 阈值分割方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于边缘的分割方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于区域的分割方法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 医学图像分割 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第19-24页 |
| 2.1 图像的梯度 | 第19-20页 |
| 2.2 图像的曲率 | 第20-21页 |
| 2.3 模糊 C 均值聚类方法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 水平集基本原理及改进 | 第24-34页 |
| 3.1 水平集分割的基本概念 | 第24-25页 |
| 3.2 基于边缘检测的能量模型 | 第25-26页 |
| 3.3 基于区域的能量模型 | 第26-31页 |
| 3.3.1 C-V 模型 | 第26-28页 |
| 3.3.2 Mumford-Shah 泛函 | 第28-29页 |
| 3.3.3 局部二元拟合模型 | 第29-31页 |
| 3.4 水平集算法的改进 | 第31-34页 |
| 第4章 基于水平集的医学图像分割算法实现 | 第34-44页 |
| 4.1 算法介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 Agent Model | 第35-39页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 作者简介及科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
