| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表索引 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·医学图像增强技术背景 | 第9-14页 |
| ·医学影像技术 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理技术 | 第10-11页 |
| ·医学图像增强技术研究现状 | 第11-14页 |
| ·PCNN图像增强的研究现状 | 第14页 |
| ·本课题研究的主要内容和意义 | 第14-15页 |
| ·论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 常用图像增强方法 | 第17-27页 |
| ·图像增强概念 | 第17-18页 |
| ·常用图像增强方法 | 第18-24页 |
| ·直方图均衡和自适应直方图均衡 | 第18-20页 |
| ·直接对比度增强 | 第20-21页 |
| ·基于小波变换的图像增强 | 第21-22页 |
| ·基于人眼视觉特性的自适应对比度增强 | 第22-24页 |
| ·图像增强效果评价方法 | 第24-27页 |
| 第三章 改进的PCNN图像因子分解系统 | 第27-44页 |
| ·脉冲耦合神经网络模型 | 第27-30页 |
| ·Eckhorn模型 | 第27-28页 |
| ·PCNN简化模型 | 第28-30页 |
| ·PCNN图像因子分解系统 | 第30-35页 |
| ·图像因子分解系统结构 | 第30-32页 |
| ·图像因子分解步骤 | 第32-33页 |
| ·图像因子分解实验结果 | 第33-35页 |
| ·PCNN图像因子分解的应用 | 第35页 |
| ·系统分解过程分析 | 第35-38页 |
| ·关键参数分析 | 第35-37页 |
| ·存在的缺陷 | 第37-38页 |
| ·图像因子分解改进系统 | 第38-44页 |
| ·系统改进措施 | 第38-40页 |
| ·改进的PCNN图像因子分解流程图 | 第40-41页 |
| ·改进系统实验结果分析 | 第41-44页 |
| 第四章 基于人眼视觉特性和改进的PCNN图像因子分解的医学图像增强算法 | 第44-52页 |
| ·图像因子特点 | 第44页 |
| ·基于改进的PCNN图像因子分解的图像增强算法 | 第44-48页 |
| ·增强算法的基本思路 | 第44-45页 |
| ·人眼视觉特性及图像局部对比度 | 第45-46页 |
| ·增强算法主要步骤 | 第46-47页 |
| ·需要考虑的因素 | 第47-48页 |
| ·不同方法对医学图像增强效果对比 | 第48-50页 |
| ·实验结果分析与改进思路 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·技术展望 | 第52-54页 |
| 附录1 不同增强效果视觉对比 | 第54-56页 |
| 附录2 不同增强效果量化对比 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |