基于Zernike矩与水平集的超声图像分割
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 HIFU高强度聚焦超声 | 第7-8页 |
| 1.1.2 超声图像 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 传统超声图像分割方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 纹理分割方法 | 第10-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基于Zernike矩的纹理分割 | 第13-29页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 几何矩与正交矩 | 第13-14页 |
| 2.3 Zernike矩 | 第14-16页 |
| 2.4 基于Zernike矩的特征提取 | 第16-20页 |
| 2.4.1 Zernike矩幅值图与相位图的获取 | 第16-18页 |
| 2.4.2 特征图的获取 | 第18-20页 |
| 2.5 基于支持向量机的分类 | 第20-22页 |
| 2.6 实验结果 | 第22-29页 |
| 第三章 基于Zernike矩的水平集分割 | 第29-53页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 水平集方法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 GAC模型 | 第31-34页 |
| 3.2.2 Chan-Vese模型 | 第34-36页 |
| 3.3 基于Zernike矩的水平集分割 | 第36-43页 |
| 3.3.1 特征图的获取 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于变分函数的水平集模型 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于特征的边缘检测 | 第41-43页 |
| 3.4 实验方法与结果 | 第43-47页 |
| 3.5 三维超声图像分割 | 第47-53页 |
| 第四章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 4.1 总结 | 第53页 |
| 4.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
