| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 论文研究背景和目的 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第9-10页 |
| 2.数学形态学 | 第10-21页 |
| 2.1 数学形态学的基本思想 | 第10页 |
| 2.2 二值形态学基本概念和运算 | 第10-15页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第11页 |
| 2.2.2 二值图像的膨胀腐蚀运算 | 第11-14页 |
| 2.2.3 形态学开闭运算 | 第14-15页 |
| 2.2.4 形态学重构 | 第15页 |
| 2.3 灰度图像形态学 | 第15-19页 |
| 2.3.1 灰度膨胀 | 第16页 |
| 2.3.2 灰度腐蚀 | 第16-17页 |
| 2.3.3 灰度形态学的开运算和闭运算 | 第17-19页 |
| 2.4 灰度图像的形态学梯度 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 3 形态学滤波器的设计 | 第21-30页 |
| 3.1 形态学滤波器 | 第21-28页 |
| 3.1.1 单结构元素的形态学滤波 | 第22-25页 |
| 3.1.2 形态学滤波步骤 | 第25-26页 |
| 3.1.3 复合结构元素的形态学滤波 | 第26-28页 |
| 3.2 形态学多尺度滤波器 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 分水岭变换 | 第30-42页 |
| 4.1 分水岭变换理论基础 | 第30-31页 |
| 4.2 分水岭变换的过分割现象及抑制方法 | 第31-36页 |
| 4.2.1 基于滤波的分水岭分割 | 第33-34页 |
| 4.2.2 控制标记符的分水岭分割 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于区域合并的分水岭分割 | 第35-36页 |
| 4.3 基于粘性形态学分水岭分割 | 第36-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于形态学多尺度修正及粘性形态学的脑肿瘤分割方法 | 第42-50页 |
| 5.1 基于形态学多尺度修正的肿瘤分割 | 第42-44页 |
| 5.2 实验结果及其分析 | 第44-49页 |
| 5.2.1 基于形态学多尺度修正的脑肿瘤分割方法 | 第44-47页 |
| 5.2.2 多种不同方法分割比较 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第55页 |