中医舌色苔色的计算机自动分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·中医舌诊简介 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-15页 |
| 第2章 舌图像预处理 | 第15-28页 |
| ·舌图像采集和舌体获取 | 第15-16页 |
| ·舌图像反光点检测算法 | 第16-20页 |
| ·反光点定义 | 第16页 |
| ·常见的反光点检测算法 | 第16-18页 |
| ·基于面积和亮度的动态自适应算法 | 第18-20页 |
| ·舌图像阴影点检测算法 | 第20-21页 |
| ·阴影点定义 | 第20页 |
| ·固定阈值的检测算法 | 第20-21页 |
| ·改进的阴影点检测算法 | 第21页 |
| ·实验 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-28页 |
| 第3章 舌色苔色分布模型 | 第28-41页 |
| ·常见的舌色苔色分布模型建立方法 | 第28-30页 |
| ·样本块人工选取方法 | 第28-29页 |
| ·基于聚类的样本集标定方法 | 第29-30页 |
| ·一种比较客观的舌色苔色分布模型建立技术 | 第30-35页 |
| ·RGB空间与CIE Lab空间的转换 | 第30-31页 |
| ·FCM聚类算法 | 第31-32页 |
| ·二次FCM算法 | 第32-35页 |
| ·实验 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 中医舌色苔色分类 | 第41-53页 |
| ·常见方法回顾 | 第41-42页 |
| ·基于图像块的分类方法 | 第41-42页 |
| ·基于像素的分类方法 | 第42页 |
| ·算法描述 | 第42-45页 |
| ·KNN分类算法 | 第43页 |
| ·改进的动态局部KNN算法 | 第43-45页 |
| ·实验 | 第45-52页 |
| ·实验一：针对图像块的舌色苔色分类 | 第45-46页 |
| ·实验二：针对舌图像的颜色分析 | 第46-50页 |
| ·实验三：同Chiu的方法的比较 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 舌图像颜色分类及其诊断应用 | 第53-63页 |
| ·舌图像颜色分类与诊断的思路 | 第53-55页 |
| ·舌图像颜色分类思路 | 第53-55页 |
| ·基于舌图像的诊断思路 | 第55页 |
| ·算法描述 | 第55-60页 |
| ·线性分类器 | 第55-57页 |
| ·舌图像颜色分类算法 | 第57-60页 |
| ·基于舌图像的诊断算法 | 第60页 |
| ·实验 | 第60-62页 |
| ·实验一：舌图像颜色分类 | 第60-62页 |
| ·实验二：疾病和证候的诊断 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第68页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第68页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
