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基于Intel Ct的并行医学影像处理库的设计与实现

中文摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·课题背景及意义第12-13页
   ·目前存在的问题第13-15页
     ·医学影像处理速度不能满足需求第13页
     ·并行医学影像处理库缺乏第13-14页
     ·控制并行成为负担第14-15页
   ·国内外研究现状第15-16页
   ·本文解决的问题第16-17页
     ·并行医学影像处理库的研究贡献第16-17页
     ·并行技术提高处理速度第17页
     ·证明了性能提升的透明性第17页
   ·本文结构第17-20页
第2章 Intel Ct第20-30页
   ·什么是Intel Ct第20页
   ·Ct的特点第20-21页
   ·Ct动态执行模型第21-23页
   ·Ct在医学影像并行处理方面的优势第23-24页
     ·性能优势第23页
     ·编码优势第23-24页
   ·基于Ct API的医学影像处理库所解决的关键问题第24-25页
   ·Ct的编程语言第25-27页
     ·数据类型第25页
     ·操作符第25-26页
     ·控制流第26-27页
   ·Ct的编程技巧第27-29页
     ·标量常量技巧第27-28页
     ·向量高效技巧第28页
     ·API使用技巧第28-29页
     ·map使用技巧第29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 并行医学影像处理库的总体设计第30-36页
   ·IPL设计目标第30-31页
     ·图像的处理工具第30页
     ·统一的风格第30页
     ·追求性能第30-31页
     ·扩展方便第31页
   ·IPL整体框架结构第31-33页
     ·IPL整体结构图第31-33页
     ·基于数据流模型的框架第33页
     ·数据模型第33页
     ·算法模型第33页
   ·几类算法模式的并行处理第33-35页
     ·点依赖第34页
     ·局部依赖第34-35页
     ·全局依赖第35页
     ·前后过程依赖第35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 并行医学影像处理库主要算法的设计与实现第36-60页
   ·几何变换设计与实现第36-39页
     ·算法特点分析第36页
     ·普通几何变换原理及其在Ct上的实现第36-38页
     ·性能比较第38-39页
   ·滤波算法设计与实现第39-44页
     ·算法特点分析第40页
     ·高斯滤波原理及其在Ct上的实现第40-42页
     ·维纳滤波原理及其在Ct上的实现第42-43页
     ·性能比较第43-44页
   ·分割算法设计与实现第44-52页
     ·算法特点分析第45页
     ·otsu阈值分割原理及其在Ct上的实现第45-46页
     ·区域增长原理及其在Ct上的实现第46-52页
     ·性能比较第52页
   ·形态学算法设计与实现第52-55页
     ·算法特点分析第52页
     ·腐蚀膨胀原理及其在Ct上的实现第52-54页
     ·开操作闭操作原理及其在Ct上的实现第54页
     ·性能比较第54-55页
   ·图像配准算法设计与实现第55-58页
     ·算法特点分析第55页
     ·SSD原理及其在Ct上的实现第55-57页
     ·GC原理及其在Ct上的实现第57-58页
     ·MI原理及其在Ct上的实现第58页
     ·性能比较第58页
   ·本章小结第58-60页
第5章 并行医学影像处理库的应用第60-66页
   ·IPL应用所需的环境配置第60页
   ·IPL接口应用方法第60-61页
     ·头文件包含第60页
     ·灰度图像接口第60页
     ·RGB图像接口第60-61页
     ·CT医学影像接口第61页
   ·IPL接口扩展方法第61页
     ·增加图像类型第61页
     ·增加函数接口第61页
   ·IPL应用实例第61-64页
     ·二维灰度图像应用实例第62-63页
     ·二维彩色图像应用实例第63页
     ·三维灰度图像应用实例第63-64页
   ·本章小结第64-66页
第6章 结论与讨论第66-68页
   ·结论第66页
   ·讨论与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

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