首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于模糊聚类的医学图像分割和偏场校正算法研究

中文摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
1 绪论第11-23页
    1.1 选题的研究背景与意义第11-13页
    1.2 国内外研究进展与现状第13-20页
    1.3 本文主要工作和创新点第20-21页
    1.4 本文组织结构第21-23页
2 模糊聚类的图像分割算法以及偏差场介绍第23-33页
    2.1 模糊聚类基本知识第23-24页
    2.2 基于模糊C均值的图像分割算法第24-26页
        2.2.1 FCM图像分割算法第24-25页
        2.2.2 模糊C均值聚类图像分割的存在问题第25-26页
    2.3 基于模糊C均值的改进算法第26-30页
        2.3.1 FCM_S算法第27-28页
        2.3.2 FLICM算法第28-29页
        2.3.3 FCM算法与改进算法的实验结果分析第29-30页
    2.4 医学图像中的偏差场第30-32页
        2.4.1 偏差场概述第30-31页
        2.4.2 偏场建模公式第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
3 具有抗噪性和偏场矫正的医学图像分割算法RCLFCM第33-41页
    3.1 新模糊因子的引入第33-36页
    3.2 新的空间函数第36-38页
    3.3 结合偏场的能量最小化方程第38-39页
    3.4 算法实现过程第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
4 算法实验结果与分析第41-49页
    4.1 实验参数设置第41页
    4.2 分割视觉效果分析第41-44页
    4.3 分割准确性度量以及耗时分析第44-47页
    4.4 本章小结第47-49页
5 总结与展望第49-51页
    5.1 总结第49-50页
    5.2 展望第50-51页
参考文献第51-57页
致谢第57-58页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况第58-59页
学位论文评阅及答辩情况表第59页

论文共59页,点击 下载论文
上一篇:基于应变检测的PA66基机敏材料性能研究
下一篇:三维点云数据骨架提取问题研究