基于随机森林的视网膜图像质量评价
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 图像质量评价方法概述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 全参考图像质量评价 | 第14-17页 |
| 1.2.2 半参考图像质量评价 | 第17页 |
| 1.2.3 无参考图像质量评价 | 第17-18页 |
| 1.3 视网膜图像质量评价研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 视网膜图像质量评价研究存在的挑战 | 第19-20页 |
| 1.5 本文工作和论文组织 | 第20-21页 |
| 第二章 基于随机森林的视网膜图像质量评价方法 | 第21-38页 |
| 2.1 问题的提出 | 第21页 |
| 2.2 方法流程 | 第21-22页 |
| 2.3 预处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 图像去噪 | 第22-24页 |
| 2.3.2 各向异性块的提取 | 第24-25页 |
| 2.4 特征提取 | 第25-30页 |
| 2.5 基于随机森林的分类 | 第30-37页 |
| 2.5.1 集成学习 | 第30-32页 |
| 2.5.2 随机森林 | 第32-35页 |
| 2.5.3 自助法 | 第35-36页 |
| 2.5.4 随机森林分类 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.1 实验数据库 | 第38页 |
| 3.2 评价指标 | 第38-39页 |
| 3.3 实验 | 第39-44页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第39-40页 |
| 3.3.2 方法性能分析 | 第40-41页 |
| 3.3.3 各向异性块数的确定 | 第41-43页 |
| 3.3.4 预处理的有效性 | 第43页 |
| 3.3.5 特征组合的有效性 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位之间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第54-55页 |
| 附件 | 第55页 |
