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基于FCM算法的大脑MR图像分割技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第13-24页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 MRI及脑MR图像存在的主要问题第14-16页
    1.3 MR图像分割技术现状及发展概况第16-22页
        1.3.1 基于图像灰度的分割方法第16-17页
        1.3.2 基于图谱的分割方法第17-18页
        1.3.3 基于活动轮廓的分割方法第18-19页
        1.3.4 基于特定理论的分割方法第19-22页
    1.4 本文研究的主要内容和结构第22-24页
第2章 基于FCM的图像分割方法研究第24-53页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 FCM聚类基础理论第25-34页
        2.2.1 模糊集第25-27页
        2.2.2 k-means聚类第27-30页
        2.2.3 模糊C均值聚类第30-33页
        2.2.4 有效性评价指标第33-34页
    2.3 FCM改进策略第34-41页
        2.3.1 直接对目标函数改进第34-38页
        2.3.2 结合特定理论改进第38-41页
    2.4 一种带有空域约束的鲁棒FCM脑MR图像分割方法第41-51页
        2.4.1 脑MR图像中的噪声第41-42页
        2.4.2 结合局部邻域信息的相关脑MR图像分割算法第42-44页
        2.4.3 带有空域约束的脑MR图像分割算法原理第44-46页
        2.4.4 实验结果与分析第46-51页
    2.5 本章小结第51-53页
第3章 基于局部信息非线性加权的FCM脑MR图像分割方法研究第53-69页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 基于FCM的脑MR图像分割相关改进算法第54-57页
        3.2.1 带有邻域约束的FCM图像分割算法第54-56页
        3.2.2 模糊局部信息FCM图像分割算法第56-57页
    3.3 脑MR图像局部信息非线性加权的FCM算法模型第57-60页
    3.4 实验结果与分析第60-68页
        3.4.1 人工合成图像实验结果与分析第61-64页
        3.4.2 脑MR图像实验结果与分析第64-68页
    3.5 本章小结第68-69页
第4章 结合局部和非局部信息的脑MR图像分割及偏移场估计方法研究第69-87页
    4.1 引言第69-71页
    4.2 研究背景第71-75页
        4.2.1 脑MR图像的偏移场模型第72-73页
        4.2.2 几种有效的脑MR图像分割算法第73-75页
    4.3 结合局部和非局部信息的脑MR图像分割及偏移场校正第75-79页
        4.3.1 脑MR图像的非局部约束第75-76页
        4.3.2 分割算法目标函数的构建第76-79页
        4.3.3 脑MR图像分割算法的实现流程第79页
    4.4 实验结果与分析第79-86页
        4.4.1 脑MR图像的偏移场估计第79-82页
        4.4.2 对脑MR图像的抗噪性能分析第82-83页
        4.4.3 对含噪脑MR图像的脑组织分割第83-86页
    4.5 本章小结第86-87页
第5章 融合Markov随机场模型的FCM脑MR图像分割算法研究第87-113页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 Markov随机场基本理论第88-94页
        5.2.1 随机场模型中的基本概念第88-92页
        5.2.2 常用的Markov随机场模型第92-93页
        5.2.3 随机场模型中的参数估计第93-94页
    5.3 结合Markov随机模型理论的相关分割算法第94-97页
        5.3.1 RFCM算法第94-96页
        5.3.2 MR-MRF-FCM算法第96-97页
    5.4 融合MRF模型和非局部约束的FCM聚类脑MR图像分割算法第97-101页
        5.4.1 脑MR图像融合分割算法的基本原理第97-100页
        5.4.2 分割算法中参数的选择策略第100-101页
        5.4.3 脑MR图像融合分割算法的实现过程第101页
    5.5 实验结果与分析第101-112页
        5.5.1 合成脑MR图像实验结果与分析第101-109页
        5.5.2 真实脑MR图像实验结果与分析第109-112页
    5.6 本章小结第112-113页
结论第113-115页
参考文献第115-132页
攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果第132-133页
致谢第133-134页
个人简历第134页

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