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局部二值拟合模型在医学图像分割中的应用

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局部二值拟合模型在医学图像分割中的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-20页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 图像分割方法的分类第12-14页
  1.3 活动轮廓模型的研究现状第14-17页
  1.4 本文主要工作和内容安排第17-20页
    1.4.1 本文的主要创新点第17-18页
    1.4.2 各章节内容安排第18-20页
第2章 基础知识介绍第20-29页
  2.1 Mumford-Shah模型第20-22页
    2.1.1 分段恒定模型第20-21页
    2.1.2 各向异性区域拟合模型第21-22页
  2.2 距离正则化水平集模型第22-25页
    2.2.1 基于相位和梯度矢量流的水平集模型第23-25页
  2.3 局部图像拟合模型第25-27页
    2.3.1 局部线性聚类模型第26-27页
  2.4 重新初始化问题第27-28页
    2.4.1 Jose Gomes提出的避免重新初始化方法第27-28页
    2.4.2 Li Chun ming提出的惩罚项第28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于局部梯度的LBF模型第29-41页
  3.1 局部二值拟合模型第30-31页
  3.2 局部统计特征模型第31-33页
  3.3 基于局部梯度的LBF模型第33-36页
    3.3.1 仿真结果分析第34-36页
  3.4 与N个水平集函数表示2的N次方个相结合第36-40页
    3.4.1 N个水平集函数表示2的N次方个相第36-39页
    3.4.2 仿真结果分析第39-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第4章 控制水平集函数定义顺序的区域竞争模型第41-63页
  4.1 区域竞争模型第41-44页
    4.1.1 影子图第43-44页
  4.2 区域竞争模型的不足第44-52页
    4.2.1 实验证明第48-52页
  4.3 判断影子图是否需要改变顺序第52-55页
  4.4 理想阶跃函数的实现方法第55-57页
    4.4.1 近似阶跃函数第55-56页
    4.4.2 增加round函数的近似阶跃函数第56-57页
  4.5 仿真结果分析第57-59页
  4.6 与基于局部梯度的LBF模型相结合第59-62页
    4.6.1 仿真结果分析第60-62页
  4.7 本章小结第62-63页
第5章 改进的多层水平集方法第63-82页
  5.1 多相分割的优点第63-66页
  5.2 单变量的分段恒定水平集模型第66-67页
    5.2.1 该模型的优缺点分析第67页
  5.3 多层水平集方法第67-69页
    5.3.1 该模型的优缺点分析及改进方法第68-69页
  5.4 改进的多层水平集方法与LBF模型相结合第69-75页
    5.4.1 仿真结果分析第71-75页
  5.5 改进的多层水平集方法与基于局部梯度的LBF模型相结合第75-81页
    5.5.1 仿真结果分析第78-81页
  5.6 本章小结第81-82页
总结与展望第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页

本篇论文共89页,点击这进入下载页面
 
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