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脑部MR图像分割与可视化研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·图像分割与可视化的研究意义第9页
   ·国内外研究现状分析第9-10页
   ·本论文所做的主要工作和章节安排第10-12页
第2章 医学图像分割方法研究第12-17页
   ·图像分割概述第12页
   ·图像分割算法分类第12-15页
     ·阈值分割第12-13页
     ·区域生长第13页
     ·分类器第13-14页
     ·聚类算法第14页
     ·随机场模型方法第14页
     ·人工神经网络第14-15页
     ·形变模型第15页
     ·图谱引导第15页
   ·医学图像分割算法的发展趋势第15-17页
     ·提高算法的分割精度第16页
     ·提高算法的自动化第16页
     ·提高算法的执行速度第16-17页
第3章 基于水线变换的图像分割方法研究第17-36页
   ·数字图像处理的基本概念第17-21页
     ·数字图像第17-18页
     ·邻域第18页
     ·连通性第18-19页
     ·距离度量第19页
     ·梯度图像第19-21页
   ·水线变换(WATERSHED TRANSFORM)第21-25页
     ·基本思想第21页
     ·相关概念第21-24页
     ·算法实现第24-25页
   ·过分割(OVER-SEGMENTATION)问题第25-29页
     ·基于标记的水线变换第25-28页
     ·区域合并第28-29页
   ·基于水线变换的脑部轮廓提取第29-36页
     ·图像平滑第30-31页
     ·阈值提取第31-32页
     ·标记提取第32-34页
     ·水线变换第34页
     ·边缘抽取第34-35页
     ·小结第35-36页
第4章 医学图像可视化算法概述第36-45页
   ·可视化算法分类第36-37页
     ·面绘制第36-37页
     ·体绘制第37页
   ·体素模型与等值面定义第37-38页
     ·体素模型第37-38页
     ·等值面第38页
   ·MARCHING CUBES 算法第38-41页
     ·算法概述第38-40页
     ·算法特点第40-41页
   ·光线投射法第41-45页
     ·算法概述第41-43页
     ·算法特点第43-45页
第5章 医学图像可视化算法研究第45-57页
   ·可视化工具包VTK 简介第45-46页
   ·3-D 体数据重构第46-47页
     ·3-D 体数据的基本结构第46页
     ·3-D 体数据重构第46-47页
   ·光线投射法的相关研究第47-53页
     ·光线投射法在VTK 中的实现第47-49页
     ·加速方案研究第49-50页
     ·相关试验第50-53页
   ·一种改进的医学图像3-D 表面重建方法第53-57页
     ·预处理第53-54页
     ·OTSU 算法第54页
     ·设定阈值第54页
     ·绘制显示第54-55页
     ·实验结论第55-57页
第6章 总结与展望第57-59页
   ·本论文所做的工作第57页
   ·进一步的工作第57-59页
参考文献第59-63页
在读硕士学位期间取得的主要成果第63-64页
致谢第64页

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