基于CT图像的肺部疑似病灶区域分割算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论 | 第15-37页 |
| ·图像处理的基本方法 | 第15-20页 |
| ·空域法和频域法 | 第15页 |
| ·滤波方法 | 第15-17页 |
| ·去噪方法 | 第17-20页 |
| ·图像形状特征分析 | 第20-22页 |
| ·矩形度 | 第20-21页 |
| ·圆形度 | 第21页 |
| ·几何测量 | 第21-22页 |
| ·阈值分割 | 第22-25页 |
| ·最大类间方差法 | 第22-24页 |
| ·迭代式阈值选择 | 第24-25页 |
| ·数学形态学运算 | 第25-28页 |
| ·结构元素 | 第26页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第26-27页 |
| ·开运算与闭运算 | 第27-28页 |
| ·模糊聚类算法分析 | 第28-36页 |
| ·模糊理论基础 | 第29-33页 |
| ·聚类及其基本方法 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于形状特征的ROI分割算法 | 第37-49页 |
| ·阈值分割 | 第37-38页 |
| ·去噪点和连通分量标记 | 第38-40页 |
| ·形态学应用 | 第38-39页 |
| ·去除噪点 | 第39页 |
| ·连通分量标记 | 第39-40页 |
| ·ROI圆形度求取 | 第40-42页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于模板匹配的ROI分割算法 | 第49-65页 |
| ·模板匹配方法 | 第49-53页 |
| ·相关系数 | 第49-50页 |
| ·不变矩 | 第50-53页 |
| ·高斯模板的构造 | 第53-56页 |
| ·高斯函数 | 第53-54页 |
| ·归一化高斯模板 | 第54-56页 |
| ·算法流程 | 第56-59页 |
| ·肺部图像预处理 | 第56-57页 |
| ·图像除噪 | 第57-58页 |
| ·构造模板 | 第58页 |
| ·算法描述 | 第58-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于模糊聚类的ROI分割算法 | 第65-75页 |
| ·硬c均值聚类算法和模糊c均值聚类算法 | 第65-69页 |
| ·硬c均值聚类算法 | 第66-67页 |
| ·模糊划分空间 | 第67-68页 |
| ·模糊c均值聚类算法 | 第68-69页 |
| ·模糊c均值聚类算法分析 | 第69-70页 |
| ·算法流程 | 第70-72页 |
| ·实验及结果分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
