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水平集分割模型及其在医学图像上的应用研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 水平集分割的研究现状第11-13页
        1.2.2 水平集分割在医学图像上的研究现状第13-14页
    1.3 本文主要研究内容和结构安排第14-16页
第2章 水平集方法相关基础知识第16-27页
    2.1 参数活动轮廓模型第16-17页
    2.2 曲线演化理论第17-20页
    2.3 水平集方法基本理论第20-26页
        2.3.1 水平集方法第20-22页
        2.3.2 欧拉-拉格朗日方程和梯度下降流第22-24页
        2.3.3 水平集初始化第24-25页
        2.3.4 水平集方法的数值求解第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 结合局部熵的混合水平集分割模型第27-47页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 背景模型第28-33页
        3.2.1 LHIF模型第28-29页
        3.2.2 LCV模型第29-31页
        3.2.3 LIC模型第31-33页
    3.3 结合局部熵的混合水平集分割算法第33-36页
        3.3.1 图像局部信息熵第33-34页
        3.3.2 结合局部熵的混合水平集能量方程第34-35页
        3.3.3 能量泛函极小化第35-36页
        3.3.4 数值实现及算法步骤第36页
    3.4 实验及结果分析第36-46页
        3.4.1 对人工合成图像的分割第37-39页
        3.4.2 对人工合成图像和自然图像分割结果的定量评价第39-41页
        3.4.3 对医学图像的分割第41-43页
        3.4.4 对初始曲线的鲁棒性第43-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 融合结构张量的自适应距离规整水平集模型第47-65页
    4.1 引言第47页
    4.2 背景模型第47-53页
        4.2.1 DRLSE模型第48-50页
        4.2.2 ADPLSE模型第50-51页
        4.2.3 LM14模型第51-53页
    4.3 融合结构张量的距离规整水平集算法第53-55页
        4.3.1 融合结构张量的水平集演化方程第53-54页
        4.3.2 水平集函数初始化及算法步骤第54-55页
    4.4 实验及结果分析第55-64页
        4.4.1 对初始曲线的鲁棒性和曲线演化方向的自适应性第55-57页
        4.4.2 对弱边缘医学图像的分割第57-59页
        4.4.3 对多目标图像的分割第59-61页
        4.4.4 对五个模型分割精度的比较第61-64页
    4.5 本章小结第64-65页
总结与展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第72页

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