| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-24页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法研究综述 | 第15-21页 |
| ·基于聚类的方法 | 第15-16页 |
| ·基于活动轮廓的方法 | 第16-18页 |
| ·活动表面模型 | 第18页 |
| ·纹理分割 | 第18-19页 |
| ·基于运动的分割 | 第19页 |
| ·基于图论的图像分割 | 第19-20页 |
| ·彩色图像分割 | 第20-21页 |
| ·其他的图像分割方法 | 第21页 |
| ·课题来源 | 第21页 |
| ·本文的主要研究工作和内容安排 | 第21-22页 |
| ·论文的主要成果及创新点 | 第22-24页 |
| 2 基于边缘检测算子的双阈值二值化方法 | 第24-42页 |
| ·算法原理与实现 | 第25-28页 |
| ·算法原理 | 第25-26页 |
| ·算法实现 | 第26-28页 |
| ·关键技术 | 第28-35页 |
| ·种子点的选取 | 第28页 |
| ·边缘图的生成 | 第28-31页 |
| ·孤立点的连接 | 第29页 |
| ·非孤立点的连接 | 第29-31页 |
| ·高低阈值的选择 | 第31-33页 |
| ·目标区域的判断 | 第33-34页 |
| ·光照影响度量 | 第34-35页 |
| ·边缘像素的处理 | 第35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 3 结合形状统计信息的水平集图像分割 | 第42-50页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·先验形状模型的构造 | 第43-46页 |
| ·形状驱动的水平集图像分割 | 第46-47页 |
| ·Mumford-Shah模型的水平集实现 | 第46-47页 |
| ·一种新的形状能量项构造方法 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 4 基于方向局部方差的快速主动纹理分割 | 第50-64页 |
| ·本章算法流程 | 第50页 |
| ·基于方向局部方差的特征抽取 | 第50-53页 |
| ·特征图像的可分离性度量 | 第51-52页 |
| ·特征图像的生成 | 第52-53页 |
| ·基于特征图像的自适应变差分割 | 第53-54页 |
| ·变差公式的快速求解 | 第54-56页 |
| ·实验结果和分析 | 第56-63页 |
| ·本文特征抽取方法与其他几种特征抽取方法的比较 | 第56-60页 |
| ·分割结果比较 | 第60-63页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| 5 基于目标轮廓的运动跟踪 | 第64-95页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·基于边缘形状匹配的目标跟踪 | 第65-69页 |
| ·算法实现 | 第65-67页 |
| ·实验结果 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| ·基于目标轮廓点匹配度的参数活动轮廓目标跟踪 | 第69-84页 |
| ·目标轮廓点匹配度图像的生成 | 第69-72页 |
| ·窄带生成 | 第70页 |
| ·轮廓点匹配度图像的生成 | 第70-72页 |
| ·方向滤波 | 第72-75页 |
| ·基于参数活动轮廓的目标轮廓演化 | 第75-76页 |
| ·实验结果 | 第76-79页 |
| ·刚性目标和非刚性目标的跟踪 | 第76-78页 |
| ·本文方法与其他几种方法的比较 | 第78-79页 |
| ·几个应用实例 | 第79-83页 |
| ·人脸跟踪 | 第79-81页 |
| ·心脏核磁共振图像左心室外轮廓分割 | 第81-82页 |
| ·多层虚拟人切片数据脑干分割 | 第82-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| ·基于核与活动轮廓的两阶段目标跟踪 | 第84-93页 |
| ·目标区域的定位 | 第84-86页 |
| ·基于Kalman滤波的目标预测 | 第84-85页 |
| ·基于核的目标跟踪 | 第85页 |
| ·初始目标区域的判断 | 第85-86页 |
| ·目标轮廓的演化 | 第86-87页 |
| ·目标特征图像的生成 | 第86页 |
| ·基于扩散Snake的目标轮廓演化 | 第86-87页 |
| ·目标轮廓演化控制 | 第87页 |
| ·实验结果和讨论 | 第87-93页 |
| ·与基于核的方法[122]的比较 | 第87-91页 |
| ·简化算法的结果 | 第91页 |
| ·算法的扩展 | 第91-93页 |
| ·小结 | 第93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 6 左心室核磁共振图像的分割 | 第95-122页 |
| ·带标记线的左心室MR图像的自动分割 | 第95-106页 |
| ·左心室的自动定位 | 第95-97页 |
| ·左心室内外轮廓线的确定 | 第97-102页 |
| ·基于Harp方法去除标记线 | 第97-99页 |
| ·K均值聚类 | 第99-100页 |
| ·模板匹配 | 第100-101页 |
| ·骨架确定和心肌形状恢复 | 第101-102页 |
| ·基于水平集的曲线演化 | 第102-105页 |
| ·实验结果 | 第105-106页 |
| ·结论 | 第106页 |
| ·不带标记线的左心室MR图像的外轮廓分割 | 第106-122页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·结合形状统计的变差图像分割方法 | 第107-111页 |
| ·基于B样条的图像能量项构造 | 第107-108页 |
| ·基于训练形状统计的形状能量项构造 | 第108页 |
| ·梯度下降法最小化能量函数 | 第108-109页 |
| ·变差框架下的不变性 | 第109-110页 |
| ·合成图像的分割结果及分割左心室外轮廓时存在的问题 | 第110-111页 |
| ·基于目标特征空间的Mumford-Shah模型 | 第111-114页 |
| ·基于Canny算子的边缘图生成 | 第114-115页 |
| ·基于改进的结合形状统计的变差左心室外轮廓分割 | 第115-116页 |
| ·实验结果 | 第116-121页 |
| ·结论 | 第121-122页 |
| 结束语 | 第122-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-139页 |
| 附录A:参加的科研项目 | 第139-140页 |
| 附录B:博士在读期间发表和录用的论文 | 第140-142页 |
| 附录C:在审稿件 | 第142-143页 |
| 附录D:攻读博士期间获得的奖励 | 第143页 |