马尔可夫随机场在视网膜血管分割中的应用



马尔可夫随机场在视网膜血管分割中的应用

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马尔可夫随机场在视网膜血管分割中的应用

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 引言	第8-9页
1.2 图像分割概述	第9页
1.3 基于MRF的图像分割	第9-10页
1.4 本课题国内外研究现状	第10-12页
1.4.1 马尔可夫随机场的研究现状	第10-11页
1.4.2 视网膜血管图像的研究现状	第11-12页
1.5 本文章节安排	第12-14页
第二章马尔可夫随机场	第14-23页
2.1 引言	第14页
2.2 马尔可夫过程与随机场	第14-15页
2.3 马尔可夫随机场在图像中的数学表达	第15-17页
2.3.1 邻域系统	第16页
2.3.2 势团	第16-17页
2.4 马尔可夫随机场	第17页
2.5 吉布斯分布与吉布斯随机场	第17-18页
2.6 Hammersley-Clifford定理	第18页
2.7 常用的Markov随机场模型	第18-20页
2.8 最大后验概率求解问题	第20-22页
2.8.1 贝叶斯理论	第20-21页
2.8.2 MAP-MRF	第21-22页
2.9 本章小结	第22-23页
第三章马尔可夫随机场模型在视网膜血管中的分割	第23-32页
3.1 引言	第23页
3.2 Markov随机场在图像分割中具体实现	第23-24页
3.3 迭代条件算法(ICM)的实现	第24-26页
3.3.1 迭代条件算法	第25页
3.3.2 C-均值算法	第25-26页
3.4 ICM算法在视网膜血管分割中的具体实现	第26-30页
3.4.1 图像的预处理	第26-29页
3.4.2 ICM算法的流程	第29-30页
3.5 实验结果及分析	第30页
3.6 本章小结	第30-32页
第四章视网膜神经纤维层(RNFL)的纹理分析	第32-43页
4.1 引言	第32-33页
4.2 青光眼诊断的关键技术	第33-35页
4.2.1 视盘视杯比(CDR)与盘沿丢失	第33-34页
4.2.2 视乳头旁萎缩(PPA)	第34页
4.2.3 视网膜神经纤维层	第34-35页
4.3 视网膜视盘的定位	第35-37页
4.3.1 视盘定位的主要方法	第35页
4.3.2 基于血管汇集点定位视盘	第35-37页
4.4 高斯马尔可夫随机场	第37-38页
4.4.1 高斯-马尔可夫随机场模型	第37-38页
4.4.2 吉布斯-马尔可夫随机场模型	第38页
4.5 实验过程	第38-42页
4.6 本章小结	第42-43页
第五章总结与展望	第43-45页
参考文献	第45-48页
攻硕期间取得的研究成果	第48-49页
致谢	第49页

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