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基于变分框架的数字图像分割与CT图像重建问题研究

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基于变分框架的数字图像分割与CT图像重建问题研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-22页
  · 背景介绍第10-12页
    · 数字图像处理的发展概况第10页
    · 数字图像分割的研究第10-12页
    · CT图像重建的研究第12页
  · 相关数学基础第12-22页
    · 偏微分方程方法第14-15页
    · 极值原理第15-16页
    · 变分原理和欧拉-拉格朗日方程第16-17页
    · 梯度下降法第17-18页
    · 有限差分法第18-19页
    · 水平集方法第19-22页
第2章 一种结合全局和局部信息的自适应图像分割新模型第22-34页
  · 引言第22-24页
  · 一些相关的PDE模型第24-28页
    · Chan-Vese模型第24-26页
    · 全局符号压力函数模型第26-27页
    · 局部符号压力函数模型第27-28页
  · 自适应PDE模型第28-30页
    · 符号压力函数的改进第28-29页
    · 加权参数μ的构造第29-30页
    · 最终的PDE模型和算法设计第30页
  · 实验结果第30-33页
  · 本章小结第33-34页
第3章 一种基于MSTV最小的稀疏角度CT图像重建方法第34-42页
  · 引言第34-35页
  · 方法第35-38页
    · Mumford-Shah TV第35-36页
    · PWLS-MSTV最小化第36-37页
    · 优化方法第37-38页
  · 实验结果第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第4章 总结和展望第42-44页
参考文献第44-48页
致谢第48-49页
攻读硕士学位期间的研究成果第49-50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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