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变分水平集理论及其在医学图像分割中的应用

致谢第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
插图和附表第11-12页
目录第12-14页
第1章 绪论第14-34页
   ·医学图像分割研究现状概述第14-21页
     ·图像分割定义第14-15页
     ·医学图像及其分割介绍第15-19页
     ·医学图像分割方法及其分类第19-21页
     ·医学图像分割技术发展第21页
   ·变分水平集方法文献评述第21-26页
     ·变分水平集方法的形成和发展第21-25页
     ·变分水平集分割的技术优势第25-26页
   ·本文研究内容和主要创新第26-31页
     ·课题提出和研究思路第26-28页
     ·本文研究的主要内容第28-30页
     ·研究工作的主要创新点第30-31页
   ·本章小结第31-34页
第2章 图像分割中的变分水平集理论第34-50页
   ·引言第34-35页
   ·变分水平集方法基本原理第35-42页
     ·曲线的水平集表示及其演化第35-37页
     ·变分原理第37-38页
     ·梯度下降流和水平集方法第38-40页
     ·变分水平集方法第40-42页
   ·变分水平集分割方法的发展第42-49页
     ·能量泛函模型的改进第42-45页
     ·水平集演化PDE的改进第45-47页
     ·算法数值格式的改进第47-49页
   ·本章总结第49-50页
第3章 基于能量模型改进的变分水平集CT图像分割第50-60页
   ·引言第50-51页
   ·基于区域的水平集方法第51-53页
     ·推广的C-V多相水平集分割模型第51-52页
     ·C-V模型的正则化和水平集演化第52-53页
   ·改进的变分水平集方法第53-55页
     ·符号距离保持项第53-54页
     ·模型改进和图像预处理第54-55页
   ·数学形态学简介第55-57页
   ·实验和结果第57-58页
   ·本章总结第58-60页
第4章 基于演化方程改进的单参数水平集的快速分割第60-70页
   ·引言第60-61页
   ·水平集演化PDE的改进第61-63页
     ·C-V模型和Li模型第61-62页
     ·改进的变分水平集模型第62-63页
   ·停止判定和参数μ取值规律第63-64页
     ·停止演化不等式第63-64页
     ·μ取值规律第64页
   ·试验和结果第64-68页
   ·本章总结第68-70页
第5章 基于算法改进的半隐差分水平集快速自动分割第70-82页
   ·引言第70-72页
   ·加性算子分裂法(AOS)第72-75页
     ·模型(5.3)的半隐离散格式第72-73页
     ·AOS差分方法第73-75页
   ·半隐差分的构造和迭代停止控制第75-77页
     ·模型(5.3)的差分迭代式第75-76页
     ·半隐差分格式的构造和改进第76页
     ·分割过程的迭代停止控制第76-77页
   ·试验和结果第77-81页
   ·本章总结第81-82页
第6章 基于全局变分和对偶公式的快速图像分割第82-94页
   ·引言第82-83页
   ·理论模型的构造第83-87页
     ·基于后验概率的能量模型第84-85页
     ·综合区域和边界信息的新模型第85-87页
   ·全局极小解的存在性第87-88页
     ·能量模型求解问题的转化第87页
     ·能量模型全局极小解的存在性第87-88页
   ·基于TV-norm对偶公式的迭代格式第88-89页
   ·实验和结果第89-92页
   ·本章总结第92-94页
第7章 总结和展望第94-98页
   ·工作总结和创新第94-96页
   ·研究展望第96-98页
参考文献第98-110页
附录 A第110-118页
附录 B第118-122页
研究成果第122-124页
作者简历第124页

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