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基于偏微分方程方法的头部医学图像三维可视化

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 引言第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究现况第11-14页
    1.3 本文的主要工作及研究内容第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-18页
第二章 背景知识介绍第18-24页
    2.1 医学图像的特点第18页
    2.2 DICOM标准简介第18-20页
    2.3 医学体数据第20页
    2.4 等值面第20-21页
    2.5 偏微分方程第21-22页
    2.6 小结第22-24页
第三章 头部医学图像分割及边界条件提取第24-40页
    3.1 医学图像分割第24-31页
        3.1.1 图像分割问题定义第24-25页
        3.1.2 医学图像分割算法总结第25-31页
    3.2 三维Chan-Vese软分割模型第31-33页
    3.3 边界条件提取及采样第33-35页
    3.4 实验结果与分析第35-39页
        3.4.1 头部医学图像分割实验结果第35-37页
        3.4.2 边界条件提取及采样实验结果第37-39页
    3.5 小结第39-40页
第四章 头部表面重建第40-54页
    4.1 移动立方体算法第40-43页
        4.1.1 体素中等值面的抽取第40-43页
        4.1.2 移动立方体算法流程第43页
    4.2 Bloor-Wilson偏微分方程方法第43-47页
    4.3 实验结果与分析第47-52页
    4.4 小结第52-54页
第五章 头部体模型及体渲染第54-66页
    5.1 常见体渲染算法总结第54-59页
        5.1.1 光线投射(Ray Casting)算法第54-56页
        5.1.2 抛雪球(Splatting)算法第56页
        5.1.3 错切变形(Shear-Warp)算法第56-57页
        5.1.4 基于纹理映射的体渲染(Texture-based Volume Rendering)算法第57-59页
    5.2 头部体模型重建第59-61页
    5.3 基于Bloor-Wilson偏微分方程方法的纹理映射第61-62页
    5.4 实验结果及分析第62-64页
    5.5 小结第64-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文总结第66-67页
    6.2 未来展望第67-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-76页
在学期间科研成果第76页

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