基于偏微分方程的医学图像去噪和分割技术研究



基于偏微分方程的医学图像去噪和分割技术研究

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基于偏微分方程的医学图像去噪和分割技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-22页
· 医学图像处理技术的发展现状	第11-18页
· 医学图像的去噪技术	第11-14页
· 医学图像的分割技术	第14-16页
· 基于偏微分方程的医学图像处理	第16-18页
· 论文主要研究内容及结构	第18-21页
· 论文研究背景	第18-19页
· 论文研究内容及目标	第19-20页
· 论文结构	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第2章偏微分方程的相关理论	第22-32页
· 引言	第22-23页
· 图像去噪的偏微分方程方法	第23-25页
· 尺度空间的基本概念	第23-24页
· 热传导方程	第24-25页
· 图像分割的偏微分方程方法	第25-28页
· 曲线演化理论	第25-27页
· 水平集方法	第27-28页
· 偏微分方程的数值解法	第28-31页
· 有限差分法	第28-30页
· 变分法和梯度下降流	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
第3章改进的各向异性复扩散的医学图像去噪	第32-46页
· 引言	第32-33页
· 相关工作	第33-35页
· 扩散过程的原理	第33-34页
· P-M模型	第34-35页
· 改进的复扩散模型	第35-39页
· Gilboa复扩散模型	第35-36页
· 改进的各向异性复扩散模型	第36-39页
· 实验结果及分析	第39-45页
· 本章小结	第45-46页
第4章改进的C_V模型和多相水平集分割方法	第46-65页
· 活动轮廓分割模型介绍	第46-51页
· 测地线活动轮廓模型(GAC)	第46-47页
· 无边缘活动轮廓模型(C_V)	第47-49页
· 重新初始化	第49-51页
· 结合边缘信息的改进C_V模型	第51-58页
· 基于边缘的C_V模型	第51-52页
· 改进区域项后的C_V模型	第52-54页
· 参数选择	第54-55页
· 实验结果	第55-58页
· 基于双水平集的医学图像分割方法	第58-64页
· 多相水平集方法的模型描述	第58-60页
· 改进的双水平集模型	第60-62页
· 实验结果	第62-64页
· 本章小结	第64-65页
第5章医学图像序列的分割及可视化	第65-73页
· 序列分割及可视化技术	第65-66页
· CT图像序列的分割及可视化结果	第66-70页
· MR脑图像序列的分割及可视化结果	第70-72页
· 本章小结	第72-73页
第6章总结与展望	第73-75页
· 工作总结	第73-74页
· 工作展望	第74-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-80页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第80 页

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