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基于区域生长的OCT图像分割算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | Abstract | 第7-9页 | | 目录 | 第9-11页 | | 1 绪论 | 第11-19页 | | ·引言 | 第11页 | | ·选题的依据与意义 | 第11-13页 | | ·本课题的国内外研究现状 | 第13-17页 | | ·医学图像分割的发展史 | 第13-15页 | | ·OCT 成像系统的发展历程及相关图像处理算法的发展 | 第15-17页 | | ·本课题研究的主要内容 | 第17-18页 | | ·本论文的章节安排 | 第18-19页 | | 2 常用医学图像分割算法的比较 | 第19-32页 | | ·医学图像分割算法特点及要求 | 第19页 | | ·医学图像的预处理 | 第19页 | | ·均值滤波 | 第19-21页 | | ·中值滤波器 | 第20-21页 | | ·常用医学图像分割方法简介 | 第21-31页 | | ·阈值分割算法 | 第21-23页 | | ·边缘检测法 | 第23-27页 | | ·区域生长法 | 第27页 | | ·基于统计学的马尔科夫随机场(MRF)方法 | 第27-28页 | | ·人工神经网络法 | 第28-29页 | | ·Snake 模型方法 | 第29页 | | ·基于小波变换的方法 | 第29-30页 | | ·基于数学形态学的方法 | 第30-31页 | | ·基于模糊技术分割 | 第31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 3 区域生长算法及其应用 | 第32-36页 | | ·基于阈值的区域生长算法程序流程 | 第32-34页 | | ·区域生长算法生长准则的选取 | 第34-35页 | | ·基于区域灰度差的生长准则 | 第34-35页 | | ·基于区域内灰度分布统计性质的生长准则 | 第35页 | | ·本章小结 | 第35-36页 | | 4 改进的区域生长算法在 OCT 图像分割中的应用 | 第36-50页 | | ·OCT 图像处理的主要问题及难点 | 第36-39页 | | ·图像的预处理 | 第39-40页 | | ·半自动区域生长算法 | 第40-41页 | | ·改进的区域生长算法实验与应用 | 第41-46页 | | ·生长起始点的选择 | 第41-45页 | | ·生长准则的改进 | 第45-46页 | | ·算法优化 | 第46-47页 | | ·实验结果分析 | 第47-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 5 改进算法与其他方法的对比 | 第50-55页 | | ·与阈值及最大类间方差法 Otsu 的对比 | 第50-51页 | | ·与经典的边缘检测方法相比较 | 第51-52页 | | ·与手动分割结果相比较 | 第52-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 6 总结与展望 | 第55-57页 | | 参考文献 | 第57-60页 | | 致谢 | 第60页 |
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论文编号BS2360373，这篇论文共60页
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