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生物医学图像处理中的有界变差函数空间与水平集方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-26页
   ·研究背景第13-16页
   ·研究基础第16-21页
   ·研究内容第21-23页
   ·研究方法第23-24页
   ·创新成果第24页
   ·论文内容第24-26页
第2章 图像处理中的变分问题与有界变差函数空间第26-49页
   ·图像处理中的MUMFORD-SHAH变分问题第26-28页
   ·特殊有界变差函数空间理论第28-38页
     ·有限周长集理论第29-31页
     ·有界变差函数空间理论第31-35页
     ·特殊有界变差函数空间理论第35-38页
   ·MUMFORD-SHAH变分方法第38-40页
   ·标度方法第40-45页
   ·近似方法第45-48页
     ·Γ收敛理论第45-47页
     ·近似方法第47-48页
   ·小结第48-49页
第3章 图像处理中的变分问题与水平集方法第49-61页
   ·曲线演化与水平集方法第49-52页
   ·水平集数值方法第52-56页
     ·空间导函数的近似第52-55页
     ·时间导数的近似第55-56页
     ·快速水平集算法第56页
   ·图像处理中的CHAN-VESE变分问题与水平集方法第56-58页
   ·图像处理中的TSAI-YEZZI-WILLSKY变分问题与水平集方法第58-59页
   ·小结第59-61页
第4章 多层MUMFORD-SHAH图像处理模型第61-80页
   ·引言第61页
   ·多层MUMFORD-SHAH模型第61-62页
     ·多层Mumford-Shah模型第61-62页
     ·模型之间的关系第62页
   ·水平集逐层迭代算法第62-68页
     ·基本算法第63-65页
     ·迭代算法第65页
     ·关键问题第65-66页
     ·算法流程第66-68页
   ·实验结果与分析第68-79页
     ·基本实验第68-69页
     ·大脑病理学图像重建与分割第69-73页
     ·InSAR干涉图相位解缠第73-79页
   ·小结第79-80页
第5章 多层MUMFORD-SHAH向量值图像处理模型第80-102页
   ·引言第80-81页
   ·多层MUMFORD-SHAH向量模型第81-83页
     ·多层Mumford-Shah向量模型第81-82页
     ·模型之间的关系第82-83页
   ·水平集逐层迭代算法第83-84页
     ·基本算法第83-84页
     ·迭代算法第84页
   ·实验结果分析第84-101页
     ·基本实验第84-85页
     ·彩色多普勒超声波心脏图像重建与分割第85-88页
     ·彩色眼底图像重建与分割第88-91页
     ·青光眼视乳头图像杯盘分割与度量第91-98页
     ·实验结果第98-101页
     ·实验分析第101页
   ·小结第101-102页
第6章 集成形状先验知识的多层MUMFORD-SHAH模型第102-131页
   ·引言第102-104页
   ·形状先验知识的表达方法第104-113页
     ·形状窄带水平集表达方法第107页
     ·形状窄带配准泛函模型第107-110页
     ·形状窄带水平集分布统计模型第110-112页
     ·形状窄带水平集统计建模方法第112-113页
   ·统计多层MUMFORD-SHAH向量模型第113-114页
   ·水平集逐层迭代算法第114-116页
     ·基本算法第115页
     ·迭代算法第115-116页
   ·早期青光眼病人视乳头图像分割第116-130页
     ·视盘形状先验知识表达第116-127页
     ·视盘分割第127-130页
   ·小结第130-131页
结论第131-136页
 一、应用前景和社会、经济价值第131-132页
 二、创造性理论研究成果第132-133页
 三、创造性应用研究成果第133-135页
 四、展望与设想第135-136页
参考文献第136-154页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第154-155页
附录 B 攻读学位期间参加和负责的科研项目第155-156页
致谢第156页

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