| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1-1 课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1-1-1 课题研究的图像处理背景及意义 | 第7页 |
| 1-1-2 课题研究的医学背景及意义 | 第7-8页 |
| 1-2 图像分割研究现状 | 第8-9页 |
| 1-3 变形模型的发展历史及现状 | 第9页 |
| 1-4 本文工作及内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 图像分割 | 第11-16页 |
| 2-1 图像分割简介 | 第11-12页 |
| 2-2 常用的医学图像分割方法 | 第12-13页 |
| 2-3 运动目标边界跟踪 | 第13-15页 |
| 2-4 小结 | 第15-16页 |
| 第三章 变形模型 | 第16-28页 |
| 3-1 变形模型算法介绍 | 第16-17页 |
| 3-1-1 从对分层视觉理论缺陷的解决来看变形模型 | 第16-17页 |
| 3-1-2 从对轮廓提取方法的统一来看变形模型 | 第17页 |
| 3-2 参数型的Snake模型 | 第17-20页 |
| 3-2-1 Snake模型的静态函数最优化 | 第18-19页 |
| 3-2-2 Snake模型的动力学收敛 | 第19-20页 |
| 3-3 变形模型的算法性能与改进 | 第20-24页 |
| 3-4 GVF Snake算法 | 第24-27页 |
| 3-5 小结 | 第27-28页 |
| 第四章 图象处理中的小波去噪 | 第28-38页 |
| 4-1 小波分析及发展 | 第28-30页 |
| 4-1-1 小波发展历史简介 | 第28-29页 |
| 4-1-2 小波分析与Fourier分析 | 第29页 |
| 4-1-3 小波分析的应用 | 第29-30页 |
| 4-2 小波基本理论 | 第30-34页 |
| 4-2-1 小波与小波变换 | 第30-32页 |
| 4-2-2 Log Gabor小波 | 第32-34页 |
| 4-3 小波变换在图像去噪中的应用 | 第34-37页 |
| 4-3-1 小波变换的经典去噪方法 | 第34-35页 |
| 4-3-2 本课题采用的相位保持的Log Gabor小波图像去噪 | 第35-37页 |
| 4-4 小结 | 第37-38页 |
| 第五章 B超图像序列的特征分析 | 第38-46页 |
| 5-1 B超图像特点 | 第38-39页 |
| 5-2 基于Log Gabor小波校正的GVF Snake处理方法 | 第39-45页 |
| 5-2-1 处理流程 | 第39-40页 |
| 5-2-2 实验方法的讨论和结果对比 | 第40-45页 |
| 5-3 小结 | 第45-46页 |
| 第六章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第51页 |
