| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 计算机辅助诊断发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 乳腺X线图像微钙化点检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 乳腺X线图像微钙化点检测发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第2章 乳腺X线图像增强算法研究 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17-20页 |
| 2.1.1 灰度变换 | 第17-18页 |
| 2.1.2 直方图均衡化 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于小波变换的图像增强 | 第19-20页 |
| 2.2 coutourlet变换 | 第20-22页 |
| 2.3 非采样contourlet变换 | 第22-24页 |
| 2.3.1 非采样塔式滤波器组 | 第22-23页 |
| 2.3.2 非采样方向滤波器 | 第23-24页 |
| 2.4 基于非采样contourlet变换乳腺图像增强 | 第24-26页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第26-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 乳腺感兴趣区域提取 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 算法原理 | 第34-40页 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵 | 第34-36页 |
| 3.2.2 小波分析 | 第36页 |
| 3.2.3 支持向量机理论 | 第36-40页 |
| 3.3 基于支持向量机的乳腺图像感兴趣区域提取 | 第40-43页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第41页 |
| 3.3.2 基于灰度共生矩阵的特征提取 | 第41页 |
| 3.3.3 基于小波分析的图像特征提取 | 第41-43页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 乳腺图像微钙化点检测及系统设计 | 第45-63页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 算法原理 | 第45-48页 |
| 4.2.1 数学形态学基本理论 | 第45-47页 |
| 4.2.2 top-hat算法原理 | 第47页 |
| 4.2.3 区域生长理论 | 第47-48页 |
| 4.3 乳腺X线图像微钙化点检测 | 第48-50页 |
| 4.3.1 乳腺图像top-hat处理 | 第49页 |
| 4.3.2 乳腺图像小波处理 | 第49-50页 |
| 4.4 试验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 系统设计 | 第53-62页 |
| 4.5.1 系统模块设计及开发环境 | 第54页 |
| 4.5.2 系统的功能介绍 | 第54-56页 |
| 4.5.3 系统性能测试 | 第56-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |