| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状及其发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 灰度图像增强 | 第11-12页 |
| 1.2.2 彩色图像增强 | 第12-13页 |
| 1.2.3 医学图像处理 | 第13-14页 |
| 1.3 本文内容及安排 | 第14-17页 |
| 第2章 数学形态学方法的基本理论 | 第17-29页 |
| 2.1 二值数学形态学 | 第17-23页 |
| 2.1.1 结构元素 | 第17页 |
| 2.1.2 二值形态学腐蚀和膨胀 | 第17-20页 |
| 2.1.3 二值形态学开运算和闭运算 | 第20-22页 |
| 2.1.4 二值形态学运算的基本性质 | 第22-23页 |
| 2.2 击中击不中变换 | 第23-24页 |
| 2.3 灰度数学形态学 | 第24-28页 |
| 2.3.1 灰度形态学腐蚀与膨胀 | 第24-25页 |
| 2.3.2 灰度形态学开运算与闭运算 | 第25-26页 |
| 2.3.3 灰度形态学运算的基本性质 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于数学形态学的抗噪型灰度图像增强 | 第29-47页 |
| 3.1 图像去噪和图像增强 | 第29-34页 |
| 3.1.1 图像噪声及常用去噪方法 | 第29-31页 |
| 3.1.2 图像增强 | 第31-34页 |
| 3.2 改进的形态学去噪算法和增强算法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 基于数学形态学的多形态去噪算法 | 第34-37页 |
| 3.2.2 改进的多尺度top-hat灰度图像增强算法 | 第37-41页 |
| 3.3 抗噪型灰度图像增强算法 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于数学形态学的彩色图像增强 | 第47-57页 |
| 4.1 颜色基础及颜色模型 | 第47-50页 |
| 4.1.1 颜色基础 | 第47页 |
| 4.1.2 颜色模型 | 第47-50页 |
| 4.2 多尺度top-hat变换的自适应彩色图像增强 | 第50-52页 |
| 4.3 本文算法的步骤 | 第52页 |
| 4.4 实验结果及其分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 数学形态学方法在眼前节图像增强中的应用 | 第57-61页 |
| 5.1 医学图像增强 | 第57页 |
| 5.2 眼前节图像预处理 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 研究生期间发表论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |