基于MRI的脑图像分割和三维重建
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1-1 引言 | 第7-8页 |
| 1-2 课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1-3 三维可视化总体框架 | 第9-10页 |
| 1-4 图像分割背景知识 | 第10-12页 |
| 1-4-1 交互式分割 | 第10页 |
| 1-4-2 阈值分割 | 第10-11页 |
| 1-4-3 边缘检测和连接 | 第11页 |
| 1-4-4 区域增长 | 第11-12页 |
| 1-5 三维重建背景知识 | 第12-13页 |
| 1-5-1 表面重建 | 第12-13页 |
| 1-5-2 体绘制 | 第13页 |
| 1-5-3 两种绘制方法的比较 | 第13页 |
| 1-6 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 图像分割 | 第15-37页 |
| 2-1 图像预处理 | 第15-18页 |
| 2-1-1 中值滤波 | 第15页 |
| 2-1-2 加权中值滤波 | 第15-17页 |
| 2-1-3 滤波处理结果 | 第17-18页 |
| 2-2 图像分割算法选择 | 第18-21页 |
| 2-2-1 图像分割定义 | 第18-20页 |
| 2-2-2 结合阈值分割的动态轮廓模型分割 | 第20-21页 |
| 2-3 阈值分割 | 第21-27页 |
| 2-3-1 阈值分割方法 | 第21-22页 |
| 2-3-2 阈值的选择 | 第22-26页 |
| 2-3-3 应用阈值方法对图像进行分割 | 第26-27页 |
| 2-4 动态轮廓模型 | 第27-31页 |
| 2-4-1 动态轮廓模型发展历史及研究现状 | 第28-29页 |
| 2-4-2 原始动态轮廓模型 | 第29-30页 |
| 2-4-3 原始动态轮廓模型的离散形式 | 第30-31页 |
| 2-5 原始动态轮廓模型存在的问题 | 第31页 |
| 2-6 动态轮廓模型的改进 | 第31-33页 |
| 2-6-1 动态轮廓模型的初始化 | 第31-32页 |
| 2-6-2 针对图像凹陷区域对模型进行的改进 | 第32页 |
| 2-6-3 针对噪声或纹理干扰的改进 | 第32-33页 |
| 2-6-4 动态轮廓模型的最小化算法 | 第33页 |
| 2-7 实验结果 | 第33-36页 |
| 2-8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 动态轮廓模型的最小化算法 | 第37-42页 |
| 3-1 变分法 | 第37-38页 |
| 3-2 动态规划方法 | 第38-39页 |
| 3-3 贪心算法 | 第39-41页 |
| 3-3-1 贪心算法介绍 | 第39-40页 |
| 3-3-2 算法实验结果 | 第40-41页 |
| 3-4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 图像的三维重建 | 第42-50页 |
| 4-1 三维重建 | 第42-43页 |
| 4-2 三维重建国内、外发展现状 | 第43-44页 |
| 4-3 三维重建原理 | 第44-50页 |
| 4-3-1 物体表面重建 | 第44-46页 |
| 4-3-2 直接体绘制 | 第46-49页 |
| 4-3-3 实验结果 | 第49-50页 |
| 第五章 工作总结及进一步工作 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第56页 |
