视网膜血管中心线提取算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-15页 |
| ·眼球的结构 | 第11-13页 |
| ·眼底的结构 | 第13-14页 |
| ·眼底检查方法及仪器 | 第14-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第15-16页 |
| ·相关工作研究 | 第16-17页 |
| ·国内外的研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容和成果 | 第19-22页 |
| 第2章 视网膜血管提取的方法 | 第22-36页 |
| ·匹配滤波方法 | 第22-25页 |
| ·自适应阈值方法 | 第25-26页 |
| ·灰度脊线方法 | 第26-29页 |
| ·多尺度的血管分割方法 | 第29-32页 |
| ·统计推论模型的方法 | 第32-33页 |
| ·基于形态学的方法的分割 | 第33-34页 |
| ·几种方法的结果的分析比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于改进的熵的视网膜血管中心线的提取 | 第36-46页 |
| ·流程图 | 第36页 |
| ·预处理和血管的增强 | 第36-41页 |
| ·视网膜图像的预处理 | 第36-37页 |
| ·高斯匹配滤波器的设计 | 第37-41页 |
| ·基于改进熵的视网膜血管中心线的提取 | 第41-43页 |
| ·熵阈值和改进的熵阈值 | 第41页 |
| ·改进的熵的视网膜血管中心线的提取 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于惯性矩阵的跟踪算法 | 第46-52页 |
| ·方法介绍 | 第46-47页 |
| ·坐标系统的惯性矩 | 第46页 |
| ·延伸的骨架属性 | 第46-47页 |
| ·流程图 | 第47-48页 |
| ·参数及结果分析 | 第48-51页 |
| ·参数分析 | 第48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| ·模拟数据的测试结果 | 第49-51页 |
| ·结论分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结果分析 | 第52-60页 |
| ·基于改进熵阈值的视网膜血管中心线的结果 | 第52-58页 |
| ·结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论及讨论 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·讨论 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
