基于特征的矢量场及医学图像可视化研究
| 独创性声明 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 重要名词中英对照 | 第6-9页 |
| 第一章、绪论 | 第9-27页 |
| 1．1 背景 | 第9-10页 |
| 1．2 数据场分类 | 第10-11页 |
| 1．3 可视化技术应用 | 第11-13页 |
| 1．3．1 矢量场可视化 | 第11-12页 |
| 1．3．2 医学可视化 | 第12-13页 |
| 1．4 特征可视化技术 | 第13-14页 |
| 1．5 相关研究工作 | 第14-25页 |
| 1．5．1 矢量场可视化相关研究 | 第14-23页 |
| 1．5．2 医学图像分割相关研究 | 第23-25页 |
| 1．6 本文工作 | 第25-27页 |
| 第二章、基于纹理图像的矢量场特征可视化 | 第27-48页 |
| 2．1 简介 | 第27-28页 |
| 2．2 基本LIC算法及其扩展 | 第28-30页 |
| 2．3 基于纹理融合的加速算法 | 第30-42页 |
| 2．3．1 算法思想 | 第30-32页 |
| 2．3．2 算法参数选择 | 第32-38页 |
| 2．3．3 临界点特征提取 | 第38-41页 |
| 2．3．4 染色增强 | 第41-42页 |
| 2．4 试验结果与分析 | 第42-47页 |
| 2．4．1 性能比较 | 第42-44页 |
| 2．4．2 特征增强显示 | 第44-47页 |
| 2．5 小结 | 第47-48页 |
| 第三章、基于图像的矢量场动画 | 第48-61页 |
| 3．1 简介 | 第48-49页 |
| 3．2 流线积分卷积动画 | 第49-54页 |
| 3．3 基于纹理平移动画 | 第54-60页 |
| 3．3．1 算法思想 | 第54-56页 |
| 3．3．2 前向与后向积分 | 第56-58页 |
| 3．3．3 试验结果 | 第58-60页 |
| 3．4 小结 | 第60-61页 |
| 第四章、矢量场多维特征可视化 | 第61-73页 |
| 4．1 简介 | 第61-62页 |
| 4．2 基本映射算法 | 第62-67页 |
| 4．2．1 颜色映射 | 第62-65页 |
| 4．2．2 三维高度映射 | 第65-67页 |
| 4．3 基于图像对比度映射算法 | 第67-72页 |
| 4．3．1 算法思想 | 第67-68页 |
| 4．3．2 图像局部对比度映射 | 第68-70页 |
| 4．3．3 试验结果 | 第70-72页 |
| 4．4 小结 | 第72-73页 |
| 第五章、基于局部特征信息的医学图像分割 | 第73-86页 |
| 5．1 简介 | 第73-74页 |
| 5．2 常用分割方法 | 第74-77页 |
| 5．3 自适应区域生长算法 | 第77-85页 |
| 5．3．1 图像预处理 | 第77-79页 |
| 5．3．2 算法描述 | 第79-81页 |
| 5．3．3 区域修整 | 第81-82页 |
| 5．3．4 试验结果 | 第82-85页 |
| 5．4 小结 | 第85-86页 |
| 第六章、基于Web可视化技术 | 第86-93页 |
| 6．1 简介 | 第86-87页 |
| 6．2 基于Web可视化模型 | 第87-89页 |
| 6．3 系统框架及实现 | 第89-92页 |
| 6．3．1 VTK与VRML简介 | 第90页 |
| 6．3．2 服务器端结构 | 第90-91页 |
| 6．3．3 图像及模型压缩 | 第91-92页 |
| 6．4 小结 | 第92-93页 |
| 第七章、总结和展望 | 第93-96页 |
| 7．1 工作总结 | 第93-94页 |
| 7．2 未来工作展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 作者攻博期间科研及论文发表情况 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |
