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基于图切割算法的骨组织CT图像分割方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 论文研究的背景、目的和意义第9-10页
    1.2 医学图像分割方法概述第10-14页
        1.2.1 基于边缘的分割方法第10-11页
        1.2.2 基于阈值的分割方法第11-12页
        1.2.3 基于模糊聚类的分割方法第12-13页
        1.2.4 基于形变模型的分割方法第13页
        1.2.5 基于人工神经网络的分割方法第13-14页
    1.3 基于图论的图像分割方法研究现状第14-17页
        1.3.1 图论方法研究现状第14-16页
        1.3.2 图论方法在医学骨组织图像中的应用第16-17页
    1.4 主要研究内容及内容安排第17-19页
        1.4.1 主要研究内容第17-18页
        1.4.2 章节安排第18-19页
第二章 基于Graph Cuts算法的图像分割第19-31页
    2.1 引言第19页
    2.2 图论基础第19-26页
        2.2.1 图与网络的相关概念第19-20页
        2.2.2 图与网络的存储第20-22页
        2.2.3 网络流与最大流算法第22-26页
    2.3 基于Graph Cuts算法的交互式分割第26-30页
        2.3.1 基于Graph Cuts算法的基本框架第26-28页
        2.3.2 图像特性与图论特性关系第28-29页
        2.3.3 Graph Cuts算法的局限性分析第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法第31-43页
    3.1 引言第31页
    3.2 阈值分割算法第31-34页
        3.2.1 Otsu阈值分割第32-33页
        3.2.2 最大熵阈值分割第33页
        3.2.3 最小误差阈值分割算法第33-34页
    3.3 基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法第34-40页
        3.3.1 需解决的关键问题及算法思路第35-36页
        3.3.2 基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法设计第36-38页
        3.3.3 基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法具体实现第38-40页
    3.4 基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法仿真与分析第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 基于形态学标记自动生成的Graph Cuts算法第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 形态学基本运算第43-46页
        4.2.1 膨胀运算第44页
        4.2.2 腐蚀运算第44-45页
        4.2.3 开运算与闭运算第45页
        4.2.4 形态学操作实例测试第45-46页
    4.3 基于形态学标记自动生成的Graph Cuts算法第46-49页
        4.3.1 标记自动生成算法设计第46-47页
        4.3.2 标记点生成结果对比分析第47-48页
        4.3.3 基于形态学标记自动生成的Graph Cuts算法基本流程第48-49页
    4.4 实验结果与分析第49-54页
        4.4.1 图像分割评价方法第49-50页
        4.4.2 实验仿真结果与分析第50-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 医学图像处理系统的设计第55-69页
    5.1 引言第55页
    5.2 VTK简介第55-59页
        5.2.1 背景介绍第55页
        5.2.2 系统组成和框架第55-57页
        5.2.3 VTK可视化流程第57-58页
        5.2.4 VTK基本数据结构第58-59页
    5.3 系统总体概述第59-60页
        5.3.1 系统功能需求分析第59页
        5.3.2 系统开发环境及开发工具第59-60页
    5.4 系统总体框架第60-61页
        5.4.1 系统的总体结构第60-61页
        5.4.2 系统功能描述第61页
    5.5 医学图像处理系统的设计第61-68页
        5.5.1 用户界面设计第61-62页
        5.5.2 基本文件操作模块设计第62-64页
        5.5.3 图像操作功能模块设计第64-65页
        5.5.4 图像分割模块设计第65-66页
        5.5.5 图像重建模块设计第66-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 全文总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-76页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第76页

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