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基于密度峰值聚类的前列腺KVCT图像3D分割

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 前列腺CT影像简介第15-17页
    1.3 前列腺CT图像分割算法研究现状第17-18页
    1.4 论文主要内容及其索引第18-20页
第二章 基于超像素的前列腺KVCT图像 3D分割第20-28页
    2.1 引言第20页
    2.2 超像素基本概念及生成算法简介第20-22页
        2.2.1 基于图论的超像素生成算法第20-21页
        2.2.2 基于梯度下降法的超像素生成算法第21-22页
    2.3 SLIC超像素生成算法第22-24页
    2.4 灰度梯度共生矩阵及其特征第24-26页
        2.4.1 灰度梯度共生矩阵简介第24页
        2.4.2 基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征第24-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第三章 基于密度峰值聚类的前列腺KVCT图像 3D分割第28-46页
    3.1 引言第28页
    3.2 基于密度峰值聚类的前列腺CT图像 3D分割第28-35页
        3.2.1 3D SLIC超像素生成算法第29-30页
        3.2.2 3D超像素特征提取第30-31页
        3.2.3 3D超像素的聚类第31-33页
        3.2.4 超像素两次聚类分割第33-34页
        3.2.5 三维数学形态学后处理第34-35页
    3.3 实验结果及分析第35-39页
        3.3.1 实验数据和环境第35页
        3.3.2 评价指标第35-36页
        3.3.3 实验结果第36-39页
    3.4 对比算法第39-44页
        3.4.1 二维对比第40-41页
        3.4.2 三维对比第41-42页
        3.4.3 分割指标对比第42-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第四章 基于交互式的前列腺KVCT图像 3D分割第46-58页
    4.1 引言第46页
    4.2 基于交互式的前列腺KVCT图像 3D分割第46-50页
        4.2.1 交互式分割方法简介第46-47页
        4.2.2 基于超像素合并的交互式前列腺KVCT图像 3D分割第47-50页
    4.3 三维超像素聚类方法的配准改进第50-54页
        4.3.1 图像配准常用方法第51-52页
        4.3.2 SURF图像配准对前列腺分割的改进第52-54页
    4.4 实验结果及分析第54-56页
        4.4.1 两次CFSDP聚类方法的配准改进第55页
        4.4.2 交互式分割方法的结果及配准改进第55-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第五章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-68页
作者简介第68-69页

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