一种引入新的边缘函数的GAC模型医学图像序列分割
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·医学CT图像的特点 | 第7-8页 |
| ·医学图像分割的研究现状和意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·本文的研究思路及结构安排 | 第10-13页 |
| 第二章 相关知识 | 第13-27页 |
| ·偏微分方程的基本概念及其数值计算 | 第13-17页 |
| ·偏微分方程的分类 | 第13页 |
| ·极值原理 | 第13-14页 |
| ·有限差分法 | 第14-17页 |
| ·变分法和梯度下降流 | 第17-21页 |
| ·变分法 | 第17-18页 |
| ·梯度下降流 | 第18-19页 |
| ·GAC模型的梯度下降流 | 第19-21页 |
| ·曲线演化的水平集方法 | 第21-24页 |
| ·水平集方法的概念 | 第21-22页 |
| ·嵌入函数 | 第22-23页 |
| ·变分水平集方法 | 第23-24页 |
| ·本章小节 | 第24-27页 |
| 第三章 GAC模型分割算法研究 | 第27-37页 |
| ·活动轮廓模型 | 第27-28页 |
| ·测地线活动轮廓模型 | 第28-35页 |
| ·GAC模型 | 第28-29页 |
| ·推广的GAC模型 | 第29-30页 |
| ·推广的GAC模型的数值实现 | 第30-35页 |
| ·本章小节 | 第35-37页 |
| 第四章 基于新的边缘函数的GAC模型 | 第37-53页 |
| ·基于局部灰度均值和方差的边缘函数 | 第37-40页 |
| ·一种新的边缘函数 | 第37-39页 |
| ·数值实现 | 第39-40页 |
| ·实验比较 | 第40页 |
| ·一种用于医学图像序列分割的边缘函数 | 第40-47页 |
| ·新边缘函数的构造 | 第40-42页 |
| ·自适应参数 | 第42-45页 |
| ·改进的边缘函数 | 第45-47页 |
| ·算法描述及数值实现 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-51页 |
| ·本章小节 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
