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X线胸片图像肺野分割算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文研究内容和结构安排第12-15页
第2章 X线胸片图像预处理第15-26页
    2.1 图像的预处理方法第15-21页
        2.1.1 常用的图像预处理方法第15-16页
        2.1.2 X线胸片图像灰度变换第16-21页
    2.2 X线胸片图像增强第21-25页
        2.2.1 直方图均衡化第21-23页
        2.2.2 中值滤波第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第3章 最大类间方差算法第26-39页
    3.1 阈值分割原理第26-27页
    3.2 Otsu算法第27-32页
        3.2.1 一维Otsu算法第27-28页
        3.2.2 二维Otsu算法第28-32页
    3.3 Otsu算法的改进第32-37页
        3.3.1 Otsu算法的改进思路与进展第32-33页
        3.3.2 本文采用的Otsu算法第33-37页
    3.4 实验结果分析第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于Otsu与数学形态学相结合的肺野分割方法第39-50页
    4.1 设计流程第39-40页
    4.2 肺野二次分割第40-43页
        4.2.1 肺野二次分割的主要思路第40-41页
        4.2.2 肺野二次分割的实现流程第41-43页
    4.3 肺野图像填补第43-45页
    4.4 肺野图像边缘处理和轮廓提取第45-47页
        4.4.1 肺野图像边缘处理第45页
        4.4.2 肺野轮廓提取和分割第45-47页
    4.5 X线胸片肺野分割评价标准及实验结果分析第47-49页
        4.5.1 X线胸片肺野分割评价标准第47-48页
        4.5.2 实验结果分析第48-49页
    4.6 本章小结第49-50页
第5章 基于遗传算法的Otsu肺野分割方法第50-67页
    5.1 引言第50页
    5.2 遗传算法概述第50-55页
        5.2.1 遗传算法的基本概念第51页
        5.2.2 遗传算法的基本流程和要素第51-54页
        5.2.3 遗传算法的数学理论第54-55页
    5.3 一种基于遗传算法的二维Otsu肺野分割方法第55-63页
        5.3.1 设计流程第55-56页
        5.3.2 算法的基本思路第56-60页
        5.3.3 算法的实现流程第60-62页
        5.3.4 算法的技术改进第62-63页
    5.4 实验结果分析第63-65页
    5.5 本章小结第65-67页
第6章 总结与展望第67-70页
    6.1 总结第67-68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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