小波神经网络在医学图像压缩中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 医学图像成像及压缩技术 | 第12-20页 |
| ·医学图像的发展历史 | 第12-13页 |
| ·医学图像压缩研究现状综述 | 第13-18页 |
| ·图像压缩中的数据冗余 | 第13页 |
| ·医学图像压缩技术 | 第13-18页 |
| ·经典无损压缩技术 | 第14-15页 |
| ·有损压缩方法 | 第15-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 小波变换 | 第20-34页 |
| ·傅立叶变换 | 第20页 |
| ·小波变换 | 第20-22页 |
| ·小波变换的时频局部化 | 第21-22页 |
| ·多分辨率分析 | 第22-25页 |
| ·Mallat算法 | 第25-29页 |
| ·常用小波函数 | 第29-34页 |
| ·哈尔小波 | 第30-31页 |
| ·Daubechies小波 | 第31-34页 |
| 第三章 神经网络理论 | 第34-44页 |
| ·人工神经网络概念的提出 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络的模型与基本结构 | 第35-36页 |
| ·生物神经元的模型 | 第35页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第35-36页 |
| ·激活转移函数 | 第36-38页 |
| ·神经网络的结构形式 | 第38-39页 |
| ·单层神经元网络 | 第38页 |
| ·多层神经网络 | 第38页 |
| ·反馈网络 | 第38-39页 |
| ·反向传播网络 | 第39-44页 |
| ·BP网络的学习和训练规则 | 第40-41页 |
| ·BP网络的设计 | 第41-42页 |
| ·BP网络的改进 | 第42-44页 |
| 第四章 小波神经网络在医学图像压缩中的应用 | 第44-68页 |
| ·小波神经网络简介 | 第44-52页 |
| ·小波网络的产生 | 第44-46页 |
| ·小波网络的构造 | 第46-49页 |
| ·小波网络的学习过程 | 第49-51页 |
| ·小波网络的逼近性能 | 第51-52页 |
| ·小波网络的应用 | 第52页 |
| ·小波神经网络在医学图像压缩中的应用研究 | 第52-68页 |
| ·小波神经网络的医学图像压缩原理 | 第53-54页 |
| ·图像的评价方法 | 第54页 |
| ·结果与讨论 | 第54-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73页 |
