基于视觉导航的医用图像处理算法的研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题的选题背景与研究意义 | 第7-8页 |
| ·课题的选题背景 | 第7页 |
| ·课题的研究意义 | 第7-8页 |
| ·人工耳蜗植入相关技术及发展现状 | 第8-17页 |
| ·机器人辅助外科技术及发展现状 | 第8-11页 |
| ·人工耳蜗植入技术及发展现状 | 第11-16页 |
| ·机器人辅助人工耳蜗植入技术及发展现状 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于视觉导航的医用图像处理系统的整体设计 | 第19-24页 |
| ·手术系统的结构及工作原理 | 第19-20页 |
| ·图像处理的整体设计 | 第20-23页 |
| ·医学图像的成像方式及特点 | 第20-21页 |
| ·实验图像的介绍 | 第21-22页 |
| ·图像处理的整体结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 图像增强方法研究 | 第24-39页 |
| ·图像的预处理 | 第24-28页 |
| ·图像的获取 | 第24-26页 |
| ·颜色模型的选择 | 第26-28页 |
| ·图像的增亮处理 | 第28-30页 |
| ·图像的滤噪处理 | 第30-33页 |
| ·空域滤波方法 | 第30-32页 |
| ·频域滤波方法 | 第32-33页 |
| ·实验研究 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 图像分割方法研究 | 第39-54页 |
| ·欧几里德距离 | 第39-42页 |
| ·几种分割算法的分析比较 | 第42-48页 |
| ·SUSAN 边缘检测算子 | 第43-45页 |
| ·FCM 聚类算法 | 第45-46页 |
| ·OTSU 分割算法 | 第46-47页 |
| ·分析比较 | 第47-48页 |
| ·改进的自适应分割算法 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 图像中目标区域的提取研究 | 第54-65页 |
| ·目标区域的提取 | 第54-58页 |
| ·分割结果的前期处理 | 第54-57页 |
| ·目标区域的获得 | 第57-58页 |
| ·亮斑的处理 | 第58-61页 |
| ·目标区域的边缘提取 | 第59-60页 |
| ·亮斑的处理算法 | 第60-61页 |
| ·实验研究 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 全文总结及研究展望 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65-66页 |
| ·下一步研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 摘要 | 第71-73页 |
| ABSTRACT | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
