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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--多光谱图像分割与血管检测技术研究
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多光谱图像分割与血管检测技术研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-17页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 图像分割与血管检测技术研究现状第9-15页
        1.2.1 传统的图像分割方法第9-12页
        1.2.2 基于深度学习的图像分割方法第12-14页
        1.2.3 血管检测技术第14-15页
    1.3 本文主要研究内容与章节安排第15-17页
2 基于聚类和编码器-解码器网络结构的图像分割算法第17-27页
    2.1 基于聚类的图像分割算法第17-20页
    2.2 基于编码器-解码器网络结构的图像分割算法第20-25页
        2.2.1 FCN算法第20-22页
        2.2.2 U-Net算法第22-23页
        2.2.3 E-Net算法第23-25页
    2.3 本章小结第25-27页
3 多光谱图像分割模型第27-46页
    3.1 基于超像素频域聚类的多光谱图像分割模型第27-36页
        3.1.1 超像素预分割模块第28-30页
        3.1.2 无监督频域聚类模块第30-33页
        3.1.3 性能分析第33-36页
    3.2 基于密集型深度卷积网络的多光谱图像分割模型第36-44页
        3.2.1 邻层特征重建模块第36页
        3.2.2 跨层特征重建模块第36-37页
        3.2.3 损失均衡计算模块第37-38页
        3.2.4 整体网络架构第38-39页
        3.2.5 性能分析第39-44页
    3.3 本章小结第44-46页
4 多光谱血管检测技术第46-58页
    4.1 多光谱血管检测系统第46-50页
        4.1.1 多光谱波段优化模块第46-47页
        4.1.2 多光谱血管图像预处理模块第47页
        4.1.3 多光谱血管图像融合模块第47-48页
        4.1.4 多光谱血管图像分割模块第48-49页
        4.1.5 系统搭建第49-50页
    4.2 性能测试与实验分析第50-57页
        4.2.1 超像素频域聚类分割模块第50-52页
        4.2.2 密集型深度卷积网络分割模块第52-57页
    4.3 本章小结第57-58页
5 总结与展望第58-61页
    5.1 本文总结第58-59页
    5.2 后期工作展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-67页
附录第67页

 
 
论文编号BS4628768,这篇论文共67
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