| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·图像分割方法分类 | 第8-9页 |
| ·基于图像边缘的分割方法 | 第8页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第8页 |
| ·结合新型理论的分割方法 | 第8-9页 |
| ·医学图像分割的研究现状及进展 | 第9-10页 |
| ·医学图像分割存在的困难 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及框架 | 第11-13页 |
| 第二章 均值移动算法理论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·均值移动算法的发展 | 第13-14页 |
| ·均值移动理论 | 第14-20页 |
| ·均值移动理论基本思想 | 第14-15页 |
| ·均值移动理论的改进 | 第15页 |
| ·几个常用的核函数 | 第15-18页 |
| ·基于核密度梯度估计的均值移动算法 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 均值移动算法的应用 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·均值移动滤波 | 第21-24页 |
| ·基于均值移动算法的图像聚类过程 | 第24-27页 |
| ·聚类算法简介 | 第24-25页 |
| ·均值移动算法的聚类过程 | 第25-27页 |
| ·基于均值移动算法的图像分割 | 第27-29页 |
| ·区域合并 | 第29-33页 |
| ·区域合并定义 | 第29页 |
| ·区域特征和标记矩阵 | 第29-32页 |
| ·区域合并准则 | 第32-33页 |
| ·区域合并过程 | 第33页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于固定带宽的均值移动算法医学图像分割 | 第37-43页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·已有的算法优化策略 | 第37-38页 |
| ·对迭代步长的改进 | 第38-39页 |
| ·固定带宽均值移动算法的医学图像分割 | 第39-41页 |
| ·图像预处理 | 第39页 |
| ·基于图像最大熵值的区域合并终止准则 | 第39-40页 |
| ·算法过程 | 第40-41页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 自适应均值移动滤波和蚁群聚类的医学图像分割 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·自适应均值移动算法 | 第43-46页 |
| ·蚁群聚类算法简介 | 第46-49页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第46-47页 |
| ·蚁群聚类算法的数学描述 | 第47-48页 |
| ·基于蚁群聚类算法的图像分割 | 第48页 |
| ·仿真实验与分析 | 第48-49页 |
| ·自适应均值移动滤波与蚁群聚类的医学图像分割 | 第49-50页 |
| ·算法改进 | 第49-50页 |
| ·算法步骤 | 第50页 |
| ·算法准确性仿真实验 | 第50-51页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究成果 | 第61-62页 |