基于变分水平集的医学图像分割
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 医学图像分割研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 图像分割算法的数学描述 | 第10-11页 |
| 1.3 医学图像分割的难点与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.4 医学图像分割算法综述 | 第12-16页 |
| 1.4.1 常用的医学图像分割算法 | 第12-15页 |
| 1.4.2 水平集方法 | 第15-16页 |
| 1.5 医学图像分割评估准则 | 第16页 |
| 1.6 论文的主要研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第二章 水平集基本理论和模型 | 第18-29页 |
| 2.1 偏微分方程简介 | 第18-20页 |
| 2.1.1 偏微分方程的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 偏微分方程的求解 | 第19-20页 |
| 2.2 变分法和梯度下降流 | 第20-21页 |
| 2.2.1 变分原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 梯度下降流 | 第21页 |
| 2.3 曲线演化理论 | 第21-22页 |
| 2.4 水平集方法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第22-23页 |
| 2.4.2 变分水平集方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 改进的变分水平集方法 | 第24-25页 |
| 2.5 水平集基本模型 | 第25-29页 |
| 2.5.1 M-S模型 | 第25-26页 |
| 2.5.2 C-V模型 | 第26-29页 |
| 第三章 基于区域信息的水平集医学图像分割 | 第29-34页 |
| 3.1 基于边缘的Li模型 | 第29页 |
| 3.2 基于区域信息的自适应Li模型 | 第29-31页 |
| 3.2.1 符号压力函数 | 第29-31页 |
| 3.2.2 能量泛函和演化方程 | 第31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 3.4 总结 | 第33-34页 |
| 第四章 融合分水岭与水平集的医学图像分割算法 | 第34-45页 |
| 4.1 形态学的基本运算 | 第34-36页 |
| 4.1.1 腐蚀操作 | 第34页 |
| 4.1.2 膨胀操作 | 第34-35页 |
| 4.1.3 开操作 | 第35页 |
| 4.1.4 闭操作 | 第35-36页 |
| 4.2 分水岭算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 分水岭算法的基本思想 | 第36页 |
| 4.2.2 分水岭算法的数学描述 | 第36-38页 |
| 4.2.3 分水岭算法的优缺点 | 第38页 |
| 4.2.4 标记分水岭算法 | 第38-39页 |
| 4.3 基于区域信息的自适应Li模型 | 第39-40页 |
| 4.4 分水岭与水平集的组合算法 | 第40页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 4.6 总结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于图像层的双水平集图像分割 | 第45-54页 |
| 5.1 多相C-V模型 | 第45-48页 |
| 5.1.1 C-V模型 | 第45页 |
| 5.1.2 改进的C-V模型 | 第45-46页 |
| 5.1.3 四相C-V模型 | 第46-48页 |
| 5.2 图像层 | 第48-50页 |
| 5.2.1 图像层填充 | 第48-49页 |
| 5.2.2 迭代次数阈值和网格间隔阈值的修正 | 第49页 |
| 5.2.3 单图像层演化终止条件 | 第49-50页 |
| 5.2.4 图像背景层的检测 | 第50页 |
| 5.2.5 对无目标的曲线的演化终止条件 | 第50页 |
| 5.3 算法步骤 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 5.5 总结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-57页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第62-63页 |
