基于机器视觉的微血管识别方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究的内容 | 第13-14页 |
| 第2章 数字图像采集系统 | 第14-19页 |
| ·实验图像的采集 | 第14-17页 |
| ·数字显微部分 | 第14-15页 |
| ·光学显微部分 | 第15-17页 |
| ·图像保存方式 | 第17-18页 |
| ·图像处理平台 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 图像的预处理 | 第19-30页 |
| ·图像增强 | 第19-20页 |
| ·基于直方图增强 | 第20-24页 |
| ·图像滤波 | 第24-29页 |
| ·邻域平均法 | 第24-25页 |
| ·中值滤波法 | 第25-27页 |
| ·高斯匹配滤波法 | 第27-28页 |
| ·基于小波理论滤波 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 医学图像血管提取算法研究与对比 | 第30-38页 |
| ·数学形态学方法 | 第30-31页 |
| ·区域增长法 | 第31-33页 |
| ·阈值分割法 | 第33-35页 |
| ·基于判别模型的方法 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于形态学和最大类间方差法血管提取 | 第38-48页 |
| ·算法理论推导 | 第38-40页 |
| ·实验步骤和结果 | 第40-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |