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彩色眼底图像视杯分割方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景及研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 研究内容及结构安排第11-14页
第二章 基于多方向高斯差分滤波器的感兴趣区域血管提取第14-28页
    2.1 感兴趣区域提取第15-17页
    2.2 基于多方向高斯差分滤波器的感兴趣区域血管提取第17-27页
        2.2.1 高斯差分滤波器简介第18-21页
        2.2.2 图像感兴趣区域增强与平滑第21-25页
        2.2.3 基于多方向高斯差分滤波器的血管提取第25-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第三章 基于CV模型的视盘分割第28-36页
    3.1 CV模型简介第28-30页
    3.2 视盘分割第30-33页
        3.2.1 视盘区域血管擦除第30-31页
        3.2.2 基于CV模型的视盘分割第31-33页
    3.3 本章小结第33-36页
第四章 基于多特征融合的视杯分割第36-48页
    4.1 视杯粗分割第36-41页
        4.1.1 基于FCM的视杯候选区域提取第36-38页
        4.1.2 视杯候选区域补全第38-39页
        4.1.3 视杯候选区域边缘拟合第39-40页
        4.1.4 视杯候选区域校正第40-41页
    4.2 视杯精确分割第41-45页
        4.2.1 基于k-余弦曲率的角点检测第41-44页
        4.2.2 视杯的精确分割第44-45页
    4.3 本章小结第45-48页
第五章 实验结果与分析第48-56页
    5.1 实验数据库第48页
    5.2 视杯分割结果第48-50页
    5.3 性能比较与结果分析第50-53页
        5.3.1 性能比较第50-52页
        5.3.2 结果分析第52-53页
    5.4 本章小结第53-56页
第六章 总结和展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
发表论文和参加科研情况第62-64页
致谢第64页

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