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MRI颅脑图像分割算法研究

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MRI颅脑图像分割算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
1 绪论	第11-19页
· MRI脑图像分割的目的和意义	第11-12页
· 图像分割技术的国内外研究现状	第12-16页
· 本文的主要研究内容	第16-19页
2 MRI脑组织图像特点分析	第19-25页
· MRI成像机理	第19-20页
· MRI技术的优势和缺陷	第20-21页
· MRI技术在脑组织成像中的应用	第21-22页
· 脑组织图像分割的重点和难点分析	第22-23页
· 小结	第23-25页
3 几种常用分割算法在MRI脑组织图像分割问题中的应用	第25-37页
· 阈值分割方法	第25-31页
· 阈值分割的基本原理	第25-26页
· 结合直方图的迭代阈值法	第26页
· 一维最大熵算法	第26-27页
· 二维最大熵算法	第27-29页
· 实验结果与分析	第29-31页
· 边缘检测	第31-35页
· 边缘检测的基本原理	第32-33页
· 边缘检测算子的比较及应用	第33-34页
· 实验结果及分析	第34-35页
· 小结	第35-37页
4 基于多结构形态滤波的改进分水岭预分割方法	第37-53页
· 分水岭算法	第37-43页
· 分水岭算法的基本原理	第37-42页
· 分水岭算法的弱点及其改进方向的分析	第42-43页
· 多结构自适应形态滤波器的设计	第43-46页
· 常见滤波器的性能比较	第43-44页
· 多结构元素的选取和权重自适应算法	第44-45页
· 多结构元素自适应权重形态滤波器设计	第45-46页
· 实验结果与分析	第46-52页
· 小结	第52-53页
5 改进的图割算法在图像分割中的应用	第53-71页
· 基于图割理论的图像分割方法	第53-58页
· 利用预流算法实现最小割集求解	第58-61页
· 基于分水岭预分割的快速Ncut (sNcut) 算法	第61-66页
· 归一割的准则函数分析	第62-63页
· 归一割算法的具体实现步骤及改进方向分析	第63-65页
· 改进的快速归一割(sNcut)算法及ISI权重模型	第65-66页
· 实验结果与分析	第66-68页
· 小结	第68-71页
6 结论与展望	第71-73页
参考文献	第73-79页
在学期间研究成果	第79-81页
致谢	第81 页

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