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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于支持向量机的真实头模型三维重建方法的研究
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基于支持向量机的真实头模型三维重建方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-26页
 §1-1 课题的来源及背景第10-12页
 §1-2 数字图像处理方法介绍第12-23页
  1-2-1 图像滤波方法第12-17页
  1-2-2 图像分割方法第17-21页
  1-2-3 图像三维重建方法第21-23页
 §1-3 本文的主要内容及创新点第23-26页
  1-3-1 本文的主要内容第23-24页
  1-3-2 本文的主要创新点第24-26页
第二章 基于免疫适配模板滤波方法的 MRI 图像滤波第26-52页
 §2-1 背景知识第26-29页
  2-1-1 MRI成像原理简介第26-27页
  2-1-2 MRI图像的噪声来源第27-28页
  2-1-3 图像噪声的基本知识第28-29页
 §2-2 人工免疫系统原理第29-41页
  2-2-1 生物免疫系统第29-34页
  2-2-2 人工免疫系统第34-41页
 §2-3 基于免疫适配模板滤波方法的 MRI 图像滤波第41-50页
  2-3-1 MRI图像数据来源第42页
  2-3-2 适配模板滤波算法第42-44页
  2-3-3 基于免疫优化算法的适配模板滤波阈值选取第44-48页
  2-3-4 实验结果及分析第48-50页
 §2-4 本章小节第50-52页
第三章 基于维权重免疫支持向量机的 MRI 图像分割第52-94页
 §3-1 图像分割的基础知识第52-54页
  3-1-1 图像分割的概念第52-53页
  3-1-2 图像分割技术的类型及其特点第53-54页
 §3-2 统计学习理论与支持向量机第54-72页
  3-2-1 机器学习的基本问题和方法第55-59页
  3-2-2 统计学习理论第59-62页
  3-2-3 支持向量机第62-72页
 §3-3 MRI 图像数据预处理第72-77页
  3-3-1 特征向量提取第72-75页
  3-3-2 主成分分析第75-77页
 §3-4 基于多分类支持向量机的 MRI 图像分割第77-83页
  3-4-1 多分类支持向量机第77-79页
  3-4-2 基于一对多策略的多分类支持向量机第79-81页
  3-4-3 实验结果及分析第81-83页
 §3-5 基于维权重免疫支持向量机的 MRI 图像分割第83-92页
  3-5-1 免疫支持向量机第83-84页
  3-5-2 维权重免疫支持向量机第84-88页
  3-5-3 实验结果及分析第88-92页
 §3-6 本章小结第92-94页
第四章 基于免疫球型支持向量机的 MRI 图像三维重建第94-104页
 §4-1 球形支持向量机理论第94-97页
 §4-2 免疫球形支持向量机的图像三维建模第97-99页
 §4-3 实验结果及分析第99-103页
 §4-4 本章小结第103-104页
第五章 总结与展望第104-106页
 §5-1 课题的主要研究成果第104-105页
 §5-2 研究工作展望第105-106页
参考文献第106-111页
致谢第111-112页
攻读博士学位期间所取得的相关科研成果第112页

 
 
论文编号BS1298299,这篇论文共112
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