| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 分割方法和重建方法概述 | 第11-12页 |
| 1.3.1 图像分割方法的发展 | 第11页 |
| 1.3.2 图像重建方法发展概述 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构 | 第12-14页 |
| 2 水平集理论与图像分割和重建 | 第14-30页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 水平集方法 | 第14-22页 |
| 2.2.1 传统水平集方法 | 第14-17页 |
| 2.2.2 水平集在图像分割上的应用 | 第17-19页 |
| 2.2.3 分段常数水平集方法 | 第19-22页 |
| 2.3 径向基函数 | 第22-26页 |
| 2.3.1 全域径向基函数 | 第22-24页 |
| 2.3.2 紧支径向基函数 | 第24-25页 |
| 2.3.3 径向基函数无网格方法的优点 | 第25-26页 |
| 2.4 逆问题重建方法简介 | 第26-29页 |
| 2.4.1 牛顿法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 拟牛顿法 | 第27页 |
| 2.4.3 正则化反演算法 | 第27-28页 |
| 2.4.4 Levenberg-Marquardt算法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 参数化水平集分割算法及改进 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于径向基函数的水平集方法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于参数化水平集的C-V分割模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 径向基函数的选择 | 第31页 |
| 3.3.2 基于径向基函数的C-V模型 | 第31-33页 |
| 3.3.3 算法实现及分割效果 | 第33-36页 |
| 3.4 改进中心点分布的参数化水平集分割算法 | 第36-40页 |
| 3.4.1 改进的径向基函数中心点分布方法 | 第36-38页 |
| 3.4.2 分割效果对比 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 参数化水平集光学重建算法研究 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 参数化水平集重建 | 第41-47页 |
| 4.2.1 参数化水平集重建理论算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 参数化水平集应用于图像采样恢复的算法设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 仿真重建结果 | 第44-47页 |
| 4.3 基于参数化水平集的激发荧光断层成像Born近似模型 | 第47-55页 |
| 4.3.1 激发荧光断层成像 | 第47-49页 |
| 4.3.2 正则化Born近似 | 第49-50页 |
| 4.3.3 径向基函数插值重建模型 | 第50-51页 |
| 4.3.4 参数化水平集激发劳光断层成像仿真重建结果 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 作者简历 | 第60-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62页 |
