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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--耦合全变差及其在图像着色中的应用
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耦合全变差及其在图像着色中的应用
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 图像处理与图像着色第9-10页
    1.2 医学影像学的发展第10页
    1.3 耦合全变差模型的发展历史第10-11页
    1.4 国内外研究现状第11-13页
    1.5 本文主要工作第13-14页
第二章 图像着色理论基础第14-27页
    2.1 颜色模型第14-17页
        2.1.1 RGB颜色模型第14-15页
        2.1.2 CMY和CMYK颜色模型第15页
        2.1.3 HSI颜色模型第15-16页
        2.1.4 YUV颜色模型第16页
        2.1.5 YCbCr颜色模型第16页
        2.1.6 YIQ颜色模型第16页
        2.1.7 CB颜色模型第16-17页
    2.2 常用边缘检测算子第17-19页
        2.2.1 Sobel算子第17页
        2.2.2 Roberts算子第17-18页
        2.2.3 Prewitt算子第18页
        2.2.4 Laplacian算子第18-19页
        2.2.5 Canny算子第19页
    2.3 常用着色模型第19-22页
        2.3.1 Sapiro的颜色修补的模型第19-20页
        2.3.2 Kang模型第20-21页
        2.3.3 添加梯度控制函数的Kang模型第21-22页
    2.4 三种TV模型中的快速求解算法第22-26页
        2.4.1 对偶(dual)算法第22-23页
        2.4.2 Split Bregman算法第23-24页
        2.4.3 ADMM算法第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于Prewitt算子的耦合全变差图像着色算法第27-36页
    3.1 模型介绍第27-30页
        3.1.1 预备知识第27-28页
        3.1.2 Kang模型第28-29页
        3.1.3 本文提出模型第29-30页
    3.2 本文算法与收敛性分析第30-32页
    3.3 实验结果与分析第32-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于Prewitt算子的MRI脑肿瘤图像着色应用第36-46页
    4.1 磁共振成像(MRI)发展第36-37页
    4.2 磁共振成像(MRI)图像中脑肿瘤的识别第37-40页
    4.3 脑肿瘤图像的特征提取及其发展现状第40-43页
        4.3.1 形状特征提取第40-41页
        4.3.2 颜色特征提取第41-42页
        4.3.3 纹理特征提取第42-43页
    4.4 本文算法及实验结果第43-45页
        4.4.1 算法流程第43页
        4.4.2 实验结果第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-48页
    5.1 总结第46页
    5.2 展望第46-48页
参考文献第48-51页
附录1 程序清单第51-52页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第52-53页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第53-54页
致谢第54页

 
 
论文编号BS2702029,这篇论文共54
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