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基于纹理的图像分割的研究及在心脏核磁共振图像上的应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1. 绪论第8-14页
   ·引言第8页
   ·纹理分割研究现状第8-10页
   ·课题背景研究综述第10-13页
     ·心脏核磁共振成像的发展第10-11页
     ·心脏核磁共振成像分析的任务第11-12页
     ·纹理分割在医学图像中的应用第12-13页
   ·课题来源第13页
   ·本文所做工作及主要内容第13-14页
2. 纹理分割方法第14-26页
   ·纹理的定义第14页
   ·纹理特征的提取第14-19页
     ·基于统计的方法第14-17页
     ·基于频谱的方法第17-19页
     ·基于模型的方法第19页
   ·纹理特征分类的方法第19-20页
   ·纹理分割实验与结果第20-24页
     ·算法原理与流程第20-23页
     ·实验结果分析第23-24页
   ·本章小结第24-26页
3. 图像活动轮廓分割模型第26-46页
   ·参数活动轮廓线模型第26-30页
     ·参数活动轮廓线模型的提出第26页
     ·参数活动轮廓线模型的原理第26-29页
     ·参数活动轮廓线模型的数值实现第29-30页
   ·几何活动轮廓模型第30-35页
     ·曲线进化和水平集理论第31-33页
     ·典型的几何活动模型第33-35页
   ·结合结构张量和活动轮廓的纹理分割第35-45页
     ·结构张量提取纹理特征第35-36页
     ·基于迹的非线性结构张量第36-40页
     ·多通道图像分割模型第40-41页
     ·无需初始化的水平集模型第41-42页
     ·算法流程和实现第42-43页
     ·实验结果分析第43-45页
   ·本章小结第45-46页
4. 纹理分割在带标记线心脏核磁共振图像上的应用第46-64页
   ·心脏核磁共振图像内外轮廓的分割研究现状第46-48页
     ·心脏核磁共振图像研究概述第46页
     ·基于纹理的带标记线的心脏核磁共振图像研究第46-48页
   ·对基于纹理的左心室内外轮廓分割的改进思路与算法流程第48-51页
     ·LM滤波器组提取图像纹理特征第48-49页
     ·本文的改进思路第49-50页
     ·本文的算法流程第50-51页
   ·基于B样条轮廓表示的主动轮廓模型第51-54页
     ·B样条简介第51-52页
     ·基于B样条的轮廓构造第52-54页
   ·基于支持向量机的能量表示第54-59页
     ·支持向量机(SVM)综述第54-55页
     ·支持向量机类型的选择第55-57页
     ·基于支持向量机的能量项构造第57-59页
   ·基于SVM能量模型的主动轮廓混合模型分割算法第59-60页
   ·实验结果与分析第60-63页
     ·实验参数与结果第60-62页
     ·实验算法分析第62-63页
   ·本章小结第63-64页
5. 总结与展望第64-66页
   ·本文工作的总结第64页
   ·未来研究展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页

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