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基于水平集的医学图像分割方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-20页
    1.1 引言第8页
    1.2 研究背景第8-9页
    1.3 图像分割方法第9-17页
        1.3.1 图像分割的定义第9-10页
        1.3.2 医学图像分割方法分类第10-17页
    1.4 本文研究内容及结构安排第17-20页
第2章 相关知识介绍第20-32页
    2.1 变分法第20-21页
    2.2 Euler-Lagrange方程第21-22页
    2.3 梯度下降流第22-23页
    2.4 水平集方法基本理论第23-30页
        2.4.1 曲线演化理论第24-26页
        2.4.2 水平集方法第26-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第3章 医学图像分割及偏移场矫正方法第32-42页
    3.1 引言第32-33页
    3.2 MS模型第33页
    3.3 C-V主动轮廓模型第33-35页
    3.4 LIC方法第35-37页
    3.5 基于局部区域信息的医学图像分割及偏移场矫正方法第37-38页
    3.6 实验对比分析第38-40页
    3.7 本章小结第40-42页
第4章 多相水平集图像分割第42-52页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 多相水平集分割模型第43-45页
    4.3 多相MS模型第45-47页
    4.4 多相水平集的医学图像分割第47-48页
    4.5 实验结果分析第48-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第5章 总结与展望第52-54页
    5.1 本文的工作总结第52-53页
    5.2 研究展望第53-54页
参考文献第54-60页
致谢第60-62页
攻读学位期间研究成果第62页

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