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基于统计模型的图像域多尺度双能CT双材料分解方法

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究工作第13-17页
第2章 双能CT分解的基本原理第17-27页
    2.1 双能CT成像系统的扫描方式第17-23页
        2.1.1 双源CT成像系统第17-20页
        2.1.2 快速电压切换成像系统第20-21页
        2.1.3 双层探测器成像系统第21-23页
    2.2 双能CT分解的理论基础第23页
    2.3 双能CT分解中噪声的传播第23-25页
    2.4 讨论与小结第25-27页
第3章 基于统计模型的图像域多尺度双能CT双材料分解第27-43页
    3.1 高低能CT图像噪声方差的估计第27-30页
    3.2 图像域多尺度分解第30-33页
        3.2.1 高低能CT图像多尺度分解第30-32页
        3.2.2 高低能CT图像噪声方差估计图多尺度分解第32-33页
    3.3 基于统计模型的目标函数第33-40页
        3.3.1 基于贝叶斯估计的最大后验估计第33-34页
        3.3.2 基于惩罚似然估计的目标函数第34-37页
            3.3.2.1 数值保真项第35-37页
            3.3.2.2 边缘保留正则项第37页
        3.3.3 多尺度空间下的目标函数第37-40页
    3.4 目标函数的求解第40-41页
    3.5 讨论与小结第41-43页
第4章 实验仿真结果与分析第43-61页
    4.1 实验数据采集第43-44页
    4.2 实验结果评估方法第44-45页
        4.2.1 噪声标准差第44页
        4.2.2 空间分辨率第44页
        4.2.3 分解精度第44-45页
    4.3 实验仿真结果第45-58页
        4.3.1 Catphan(?)600线对标定模体研究第45-51页
        4.3.2 Catphan(?)600对比棒标定模体研究第51-54页
        4.3.3 骨盆病人数据研究第54-56页
        4.3.4 头颈病人数据研究第56-58页
    4.4 正则项参数选择第58-60页
    4.5 讨论与小结第60-61页
第5章 总结与展望第61-65页
    5.1 本论文工作总结第61-62页
    5.2 后续工作及展望第62-65页
参考文献第65-73页
攻读硕士学位期间发表的论文与成果第73页

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