| 摘要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| §1．1 引言 | 第8-9页 |
| §1．2 图像增强的研究热点 | 第9-10页 |
| §1．3 本文的主要工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 第2章 图像增强概论与矽肺X线胸片图像的采集及特征分析 | 第12-28页 |
| §2．1 图像处理方法简介 | 第12-14页 |
| §2．1．1 图像的分类 | 第12-13页 |
| §2．1．2 图像处理系统构成 | 第13-14页 |
| §2．2 常用图像增强方法介绍 | 第14-22页 |
| §2．2．1 图像增强的意义 | 第14-15页 |
| §2．2．2 基于空域的图像增强 | 第15-20页 |
| §2．2．3 基于频域的图像增强 | 第20-22页 |
| §2．3 轮廓、形状与边缘检测 | 第22-23页 |
| §2．4 矽肺X线胸片图像的采集与O~+期矽肺X线图像特征 | 第23-27页 |
| §2．4．1 矽肺x线胸片图像的采集 | 第23-25页 |
| §2．4．2 0~+期矽肺X线胸片图像的特征及其对图像增强造成的困难 | 第25-27页 |
| §2．5 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于数学形态学的图像增强技术 | 第28-37页 |
| §3．1 数学形态学 | 第28-32页 |
| §3．1．1 数学形态学的定义 | 第28页 |
| §3．1．2 数学形态学的基本运算与性质 | 第28-30页 |
| §3．1．3 灰度形态学 | 第30-31页 |
| §3．1．4 灰度形态学的用途 | 第31-32页 |
| §3．2 基于数学形态学的图像增强技术 | 第32-35页 |
| §3．2．1 矽肺x线胸片图像的二值化处理 | 第32-33页 |
| §3．2．2 高帽(top-hat)变换 | 第33-34页 |
| §3．2．3 图像的四种基本形态学变换 | 第34-35页 |
| §3．3 多尺度多结构元素的形态学增强方法 | 第35-36页 |
| §3．4 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于区域连通性的减影图像增强方法 | 第37-49页 |
| §4．1 像素间的连通性 | 第37-39页 |
| §4．1．1 像素的邻域 | 第37页 |
| §4．1．2 连接性、连通性、区域和边界 | 第37-39页 |
| §4．2 基于区域连通性的减影图像增强方法 | 第39-48页 |
| §4．2．1 基于区域连通性的图像增强方法的引入 | 第39-41页 |
| §4．2．2 基于区域连通性的减影图像增强异算法实现 | 第41-43页 |
| §4．2．3 实验结果与讨论 | 第43-48页 |
| §4．3 小结 | 第48-49页 |
| 第5章 尘肺的早期诊断和增强算法实验结果对比讨论 | 第49-54页 |
| §5．1 尘肺的早期诊断 | 第49-50页 |
| §5．2 增强算法实验结果对比讨论 | 第50-53页 |
| §5．3 小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结束语 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录：攻读学位期间发表论文 | 第61页 |
