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第1章 绪论
1.1 引言
1.2 血管图像分割的背景与意义
1.3 血管分割的特点以及难点
1.4 血管分割方法综述
1.4.1 考虑血管特性的分割方法
1.4.2 用于血管分割的通用方法
1.5 论文的内容结构安排及创新点
第2章 参数曲线演化模型回顾与改进
2.1 参数曲线演化模型
2.1.1 参数曲线演化模型原理
2.1.2 参数曲线演化模型的性能分析
2.2 气球力-Snake模型
2.3 GVF-Snake模型
2.3.1 GVF-Snake性能分析
2.3.2 GVF的不足及场分布的影响因素
2.4 结合区域概率密度的外力模型
2.5 对区域概率密度外力模型的实验
2.5.1 对加噪声图像的实验
2.5.2 对花儿图像的实验
2.6 本章小结
第3章 几何曲线演化及LBF改进模型
3.1 几何曲线演化
3.2 水平集方法
3.2.1 水平集方法原理
3.2.2 速度场的延拓与水平集重新初始化
3.2.3 水平集函数的数值解法
3.3 利用边缘信息的几何曲线演化模型
3.3.1 GAC模型
3.3.2 GAC曲线运动过程分析
3.3.3 GAC缺点分析
3.4 经典的利用区域信息的几何曲线演化模型
3.4.1 Mumford和Shah模型
3.4.2 CV模型
3.5 局部拟合维度扩展的LBF模型
3.5.1 CV模型对血管图像分割的不足
3.5.2 改进距离函数的LBF模型
3.6 本章总结
第4章 改进水平集方法在视网膜图像分割中的应用
4.1 视网膜血管与视乳头分割的意义
4.2 视网膜血管分割
4.2.1 视网膜血管分割总体流程
4.2.2 利用Gabor滤波增强血管特征
4.2.3 矢量构造的边缘平滑约束能量
4.2.4 结合区域与边缘信息的视网膜血管分割
4.2.5 视网膜血管分割实验
4.3 融合圆形形状先验约束的视乳头分割
4.3.1 视乳头特征检测
4.3.2 融合圆度约束的分割模型
4.3.3 圆形约束水平集视乳头分割
4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的论文和参与的课题