基于meanshift算法的脑MR图像分割方法研究任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

充分学习理解meanshift相关理论方法,结合当前已有的图像分割技术,将meanshift算法应用于图像分割。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

(一)结合相关文献,阐述meanshift算法相关理论,总结分析现有的图像分割技术的发展现状,对目前的图像分个技术的发展趋势进行概括论述,并加以比较,分析各个算法的优略。

(二)研究meanshift算法的主要理论,针对基于mean shift算法的图像分割技术进行详细论述,并对meanshift图像分割技术在实际生活中的应用进行简要论述,研究meanshift算法在脑mr图像中优缺点。

(三)基于meanshift算法的分割方法,列举不同实际实验条件下的实验结果,通过对比得出实验结论。

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3. 主要参考文献

赵振国.Mean-Shift算法的优化策略研究. 杭州电子科技大学 ,2013张华伟,阮进勇,丁广太.万向椭圆描述的Mean-Shift算法.《计算机技术与发展》,2015吴静静,宋淑娟,安伟.一种基于meanshift的多通道图像分割算法.《包装工程》,2015 戴海涛,唐作其,张正平.基于MeanShift聚类的图像分割研究 .《通信技术》,2011 何希平.基于邻域Mean-Shift的彩色图像滤波算法.《计算机应用》,2011

李宏益,吴素萍.Mean Shift图像分割算法的并行化.《中国图象图形学报》,2013

王朝英,李光,侯志强.融合Mean-shift和区域显著性的彩色图像分割算法.计算机工程与应用,2010,46(28)ZHANG,Ling,QIN,etal.A Tongue-images Segmentation Method Based on Local Restoration and Watershed Algorithm.Chinese Journal of Biomedical Engineering,2010,19(6)

冯林,孙焘,吴振宇.基于分水岭变换和图论的图像分割方法.仪器仪表学报,2008, 29(3)Comaniciu D,Meer P.Mean shift: a robust approach toward feature space analysis.IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence,2002,24(5)

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