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基于Micro-CT的麦粒显微图像采集及三维重建研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 本文研究内容第12-13页
2 CT重建算法及理论基础第13-35页
    2.1 CT成像基本原理第13-15页
    2.2 解析类重建算法理论第15-19页
        2.2.1 Radon变换第15-16页
        2.2.2 Radon变换的反演形式第16-17页
        2.2.3 FBP算法第17-19页
    2.3 迭代重建算法理论第19-26页
        2.3.1 解线性方程组第19-21页
        2.3.2 代数迭代重建算法第21-24页
        2.3.3 统计迭代重建算法第24-26页
    2.4 不同重建方法的CT数据模拟及重建第26-33页
        2.4.1 Shepp-Logan头模型第26-27页
        2.4.2 FBP算法重建第27-28页
        2.4.3 ART算法重建第28-30页
        2.4.4 SART算法重建第30-31页
        2.4.5 MLEM算法重建第31-32页
        2.4.6 图像重建质量评价第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
3 麦粒Micro-CT图像采集及显微CT位置效应第35-47页
    3.1 米象及含虫麦粒样本培育第35-37页
    3.2 麦粒Micro-CT系统及多籽粒固定装置构建第37-39页
        3.2.1 Micro-CT系统第37-38页
        3.2.2 粮粒长轴定向的多籽粒固定装置构建第38-39页
    3.3 麦粒Micro-CT系统主要参数确定第39-43页
        3.3.1 滤过器第39-41页
        3.3.2 阳极电压第41-43页
    3.4 麦粒显微CT成像的位置效应第43-46页
        3.4.1 麦粒主要成分不同厚度对显微CT成像的影响第43-45页
        3.4.2 麦粒长轴朝向与旋转台面之间的夹角对显微CT成像的影响第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
4 麦粒的Micro-CT图像重建第47-57页
    4.1 麦粒图像FDK算法重建第47-49页
        4.1.1 FDK算法第47-48页
        4.1.2 常用滤波函数第48-49页
    4.2 麦粒图像FDK算法重建的混合滤波函数第49-53页
        4.2.1 混合滤波函数第49页
        4.2.2 麦粒图像重建结果及分析第49-53页
    4.3 不完全数据下麦粒图像重建第53-56页
        4.3.1 FDK算法重建第53-54页
        4.3.2 SART算法重建第54-55页
        4.3.3 MLEM算法重建第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
5 麦粒图像的三维可视化第57-65页
    5.1 二维切片图像预处理第57-59页
    5.2 基于MC算法的三维可视化第59-61页
        5.2.1 MC算法第59-60页
        5.2.2 三维可视化的实现第60-61页
    5.3 基于Mimics平台的三维可视化第61-62页
        5.3.1 Mimics平台第61页
        5.3.2 三维可视化的实现第61-62页
    5.4 本章小结第62-65页
6 总结及展望第65-67页
攻读学位期间参加的科研项目及取得的成果第67-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-73页

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