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基于图割的图像分割改进算法及其在膝关节软骨图像上的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·课题研究的意义与目的第10-11页
   ·膝关节软骨图像分割算法的研究现状第11-12页
   ·研究内容与技术路线第12-13页
   ·本文章节安排第13-14页
第二章 基于图割的图像分割理论基础第14-28页
   ·流网络与最大流最小割的基本理论第14-18页
     ·流网络第14-16页
     ·残余网络与增广路径第16-17页
     ·割与最大流最小割定理第17页
     ·图割理论在无向图中的应用第17-18页
   ·最大流最小割的计算方法第18-22页
     ·Ford-Fulkerson 算法与 Edmonds-Karp 算法第18-19页
     ·搜索树算法第19-22页
   ·基于图割原理的图像分割算法框架第22-28页
     ·代价函数第22-23页
     ·限制条件第23-24页
     ·利用图割原理求取最优分割第24-25页
     ·算法基本理论框架第25-28页
第三章 基于特征聚类与直方图距离的势能函数构造算法第28-39页
   ·算法原理第28-31页
     ·Fisher 判别准则第28页
     ·特征信息融合第28-29页
     ·构造代价函数第29-30页
     ·算法总结第30-31页
   ·基于图割的经典图像分割算法第31-32页
   ·算法实现与性能分析第32-38页
     ·特征选取第32页
     ·分割度量第32-34页
     ·有效性分析第34-36页
     ·分割效果评估第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 基于连通性约束与最短路径增强的改进算法第39-57页
   ·单源最短路径的 Dijkstra 算法第39-41页
     ·基本定义第39-40页
     ·Dijkstra 算法第40-41页
   ·图像分割算法的连通性约束第41-43页
   ·一种基于最短路径的连通性增强方法第43-51页
     ·算法改进原理第43-45页
     ·最短路径距离的算法实现第45-49页
     ·基于最短路径的势能函数改造第49-51页
   ·实验结果与分析第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 MR 膝关节软骨图像分割第57-79页
   ·MR 膝关节图像特点第57-58页
   ·基于聚类距离比率的单元势能修正算法第58-63页
   ·人工交互第63-64页
   ·参数分析第64-72页
     ·调节参数第65-66页
     ·步长因子第66-68页
     ·阈值参数第68-69页
     ·势能系数第69-70页
     ·方差参数第70-72页
     ·最优参数第72页
   ·分割效果对比分析第72-79页
第六章 总结与展望第79-81页
   ·总结第79-80页
   ·下一步工作第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
攻硕期间的取得的研究成果第86-87页

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