首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

面向彩色眼底图像的血管分割方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9页
    1.2 课题背景及研究意义第9-11页
    1.3 视网膜生理结构第11-13页
    1.4 视网膜血管分割研究现状第13-15页
    1.5 实验数据库简介第15-16页
    1.6 本文主要内容及章节安排第16-17页
第2章 预处理与血管中心线提取第17-29页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 彩色眼底图像预处理第18-22页
        2.2.1 提取绿色通道图像第18-19页
        2.2.2 阴影修正第19-20页
        2.2.3 双边滤波器去噪第20-22页
    2.3 视网膜血管中心线的提取和表示第22-25页
    2.4 实验结果与分析第25-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于 GrowCut 的视网膜血管分割方法第29-43页
    3.1 引言第29页
    3.2 相关技术和方法第29-33页
        3.2.1 元胞自动机第29-32页
        3.2.2 形态学膨胀第32-33页
    3.3 基于 GrowCut 的视网膜血管分割方法具体实现第33-37页
        3.3.1 元胞自动机状态初始化第33-35页
        3.3.2 更新元胞自动机状态第35-37页
    3.4 实验结果及分析第37-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于改进的 B-样条 Ribbon Snake 视网膜血管分割方法第43-60页
    4.1 引言第43页
    4.2 血管的样条表示法第43-46页
        4.2.1 B-样条第43-44页
        4.2.2 B-样条 Ribbon第44-46页
    4.3 定位血管边界第46-55页
        4.3.1 基本 Snake 模型第47-49页
        4.3.2 改进的 B-样条 Ribbon Snake第49-52页
        4.3.3 具体定位过程第52-55页
    4.4 实验结果及分析第55-59页
    4.5 本章小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第65-67页
致谢第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:基于QNX车用液晶仪表显示技术的开发
下一篇:基于视觉的手势识别系统研究