文摘
英文文摘
声明
1绪论
1.1图像分割的研究现状和研究内容
1.2图像三维重建的研究现状和研究内容
1.3论文研究的主要内容
1.4论文结构
2模糊集相关知识
2.1普通集合
2.2模糊集
2.2.1模糊度
2.2.2去模糊化方法
2.3隶属函数
2.4图像的模糊熵
2.5本章小结
3图像分割算法及颗粒参数测量评价方法
3.1图像分割方法
3.2图像分割质量的评价方法
3.3图像分割的颗粒参数测量评价方法
3.3.1图像颗粒
3.3.2图像颗粒模型
3.3.3图像颗粒参数
3.3.4图像颗粒参数计算方法
3.3.5图像颗粒参数测量评价分析
3.4基于阈值的图像分割算法
3.4.1原始图像分析
3.4.2三类基于阈值的图像分割算法
3.4.3三类基于阈值的图像分割算法的仿真实验
3.5图像颗粒参数测量方法对三类阈值分割算法的评价分析
3.6基于边缘检测的图像分割算法
3.6.1边缘检测算法
3.6.2 16方向Laplace算子的边缘检测
3.6.3仿真实验及对比分析
3.7本章小结
4 图像分割的GOS算法
4.1聚类
4.2聚类算法
4.2.1 HCM算法
4.2.2 FCM算法
4.2.3 HCM和FCM算法的仿真实验及结果分析
4.3 FCM聚类算法的图像分割
4.4 GOS算法的图像分割
4.5 FCM和GOS算法的仿真实验与对比分析
4.5.1 FCM和GOS仿真实验
4.5.2图像颗粒参数测量方法对FCM和GOS实验结果对比分析
4.6本章小结
5向量优化图像重建
5.1模糊优化
5.2模糊向量优化
5.3图像重建中的向量优化
5.3.1多目标优化图像重建的模型
5.3.2多目标优化图像重建算法
5.3.2仿真实验
5.4本章小结
6图像三维表面重建
6.1图像三维表面重建流程
6.2颅骨背景物质检测
6.2.1颅骨原始图像分析
6.2.2扫描算法
6.3颅骨图像分割比较研究
6.3.1阈值分割算法
6.3.2改进的阈值分割算法
6.3.3剥离算法
6.4序列颅骨图像的三维表面重建
6.4.1序列颅骨图像的三维表面重建算法
6.4.2颅骨修复算法
6.5血管造影中的图像三维重建
6.5.1兔子腿骨原始图像预处理
6.5.2兔子腿骨图像分割
6.5.3兔子腿骨的图像三维重建算法
6.5.4 DSA算法
6.6本章小结
7 图像分割、三维表面重建和颗粒参数测量评价系统
7.1系统设计目标
7.2系统设计
7.3系统应用效果分析
7.3.1 16方向Laplace算子和GOS算法的骨折和癌细胞图像分割
7.3.2骨折和癌细胞分割图像的颗粒参数测量处理
7.3.3转移性肺鳞癌细胞序列图像的三维重建
7.4系统应用前景
7.5本章小结
8结论与展望
8.1研究工作总结
8.2未来研究工作展望
致 谢
参考文献
附 录