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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--图像分割的水平集模型及其在医学图像分割中的应用研究
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图像分割的水平集模型及其在医学图像分割中的应用研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 医学图像分割研究的价值第15页
    1.3 图像分割的研究现状第15-18页
        1.3.1 分割模型的研究现状第15-17页
        1.3.2 医学图像分割模型研究现状第17-18页
    1.4 论文主要工作与组织结构第18-22页
        1.4.1 本文主要工作第18-20页
        1.4.2 论文的组织结构第20-22页
第2章 水平集图像分割模型概述第22-39页
    2.1 简介第22页
    2.2 水平集模型第22-26页
        2.2.1 水平集曲线演化方程第24-25页
        2.2.2 变分水平集表示第25-26页
    2.3 主动轮廓模型第26-28页
    2.4 水平集几何活动轮廓模型第28页
    2.5 图像区域特征水平集模型第28-32页
        2.5.1 Mumford-Shah分割方法第28-29页
        2.5.2 Chan-Vese模型分割方法第29-32页
    2.6 基于边缘特征的水平集算法第32-33页
    2.7 图像边界力分割算法第33-38页
        2.7.1 测地线几何主动轮廓第33-36页
        2.7.2 实验与讨论第36-38页
        2.7.3 实验分析第38页
    2.8 本章小结第38-39页
第3章 变分能量拟合水平集算法第39-55页
    3.1 简介第39-41页
    3.2 CV模型相关算法第41-45页
        3.2.1 变差系数CV模型第41-42页
        3.2.2 局部特征主动轮廓模型第42-44页
        3.2.3 全局特征主动轮廓模型第44-45页
    3.3 PM滤波变分法水平集模型第45-49页
    3.4 模型优化第49-50页
    3.5 算法实验第50-54页
    3.6 本章小节第54-55页
第4章 梯度向量流水平集算法第55-69页
    4.1 简介第55-56页
    4 2 梯度向量场模型第56-57页
    4.3 水平集模型第57-59页
    4.4 水平集曲率演化项分割第59-60页
    4.5 分割曲线演化函数第60-62页
        4.5.1 曲率项作用第61-62页
        4.5.2 图像数据项作用第62页
    4.6 数值实现第62-63页
        4.6.1 水平集表示第62页
        4.6.2 演化曲线能量正则化第62-63页
    4.7 实验分析第63-68页
        4.7.1 向量场水平集算法检测图像边缘第63-64页
        4.7 2 曲线演化能力实验第64-68页
    4.8 本章小结第68-69页
第5章 形态特征先验知识几何主动轮廓算法第69-81页
    5.1 简介第69页
    5.2 目标定位与初分割第69-72页
        5.2.1 Hough检测圆算法第70-71页
        5.2.2 中点圆Hough检测算法第71-72页
    5.3 形状统计计算第72-74页
        5.3.1 变分水平集模型第72-73页
        5.3.2 形状统计第73-74页
        5.3.3 协方差矩阵正则化第74页
    5.4 几何主动轮廓形态特征能量项第74-77页
        5.4.1 先验边界信息几何主动轮廓第74-75页
        5.4.2 先验区域信息几何主动轮廓第75-76页
        5.4.3 形态特征能量项第76页
        5.4.4 图像数据预处理第76-77页
    5.5 实验分析第77-80页
        5.5.1 MR左心室图像实验第77-79页
        5.5.2 算法效率分析第79-80页
    5.6 本章小结第80-81页
第6章 基于聚类分割的几何主动轮廓算法第81-93页
    6.1 简介第81页
    6.2 K-MEANS算法第81-82页
    6.3 基于聚类的几何主动轮廓模型第82-84页
    6.4 算法优化第84-86页
        6.4.1 算法能量函数的离散表示第84-85页
        6.4.2 能量最小化优化第85-86页
        6.4.3 算法描述第86页
    6.5 实验分析第86-92页
        6.5.1 实验及讨论第86-90页
        6.5.2 噪声和非均质图像实验第90-91页
        6.5.3 脑部MR图像实验第91-92页
    6.6 本章小结第92-93页
第7章 基于图优化的多相水平集分割算法第93-108页
    7.1 简介第93页
    7.2 多相水平集的分割模型第93-97页
    7.3 图分割的多相水平集模型第97页
    7.4 图表示第97-100页
    7.5 多相水平集模型优化第100-101页
    7.6 数值化分析第101页
    7.7 实验及分析第101-107页
        7.7.1 水平集演化实验第101-103页
        7.7.2 合成的MR图像第103-107页
    7.8 本章小结第107-108页
第8章 总结与展望第108-112页
    8.1 本文工作总结第108-110页
    8.2 后续工作展望第110-112页
参考文献第112-118页
在学期间的研究成果第118-120页
致谢第120页

 
 
论文编号BS2624748,这篇论文共120
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