| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 相关关键技术 | 第13-39页 |
| 2.1 图像分割 | 第13-25页 |
| 2.1.1 基于阈值的分割方法 | 第13-15页 |
| 2.1.2 基于区域的分割方法 | 第15-17页 |
| 2.1.3 基于边缘的分割方法 | 第17-22页 |
| 2.1.4 基于特定理论的分割方法 | 第22-25页 |
| 2.2 图像特征提取 | 第25-38页 |
| 2.2.1 颜色特征提取 | 第25-28页 |
| 2.2.2 纹理特征提取 | 第28-33页 |
| 2.2.3 形状特征提取 | 第33-38页 |
| 2.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 水平集图像分割及改进算法 | 第39-57页 |
| 3.1 水平集分割算法 | 第39-44页 |
| 3.1.1 水平集算法 | 第39-41页 |
| 3.1.2 水平集模型 | 第41-44页 |
| 3.2 基于局部全局二值拟合LGBF的改进模型LGBF-V | 第44-49页 |
| 3.2.1 全局项 | 第45页 |
| 3.2.2 局部项 | 第45-47页 |
| 3.2.3 规则化项 | 第47页 |
| 3.2.4 水平集演化方程 | 第47-49页 |
| 3.3 实验验证与结果分析 | 第49-56页 |
| 3.3.1 灰度均匀图像的分割 | 第50-51页 |
| 3.3.2 带噪声图像的分割 | 第51-52页 |
| 3.3.3 虚拟灰度不均匀图像的分割 | 第52-53页 |
| 3.3.4 皮肤病图像的分割 | 第53-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 色素性皮肤病图像的特征提取 | 第57-71页 |
| 4.1 皮肤病图像的颜色特征 | 第57-59页 |
| 4.2 皮肤病图像颜色特征提取 | 第59-66页 |
| 4.2.1 穷举法 | 第60-61页 |
| 4.2.2 投影法 | 第61-62页 |
| 4.2.3 PCA投影法 | 第62页 |
| 4.2.4 基于贝叶斯分类器的类直方图特征提取方法 | 第62-64页 |
| 4.2.5 实验验证与结果分析 | 第64-66页 |
| 4.3 皮肤病图像特征融合 | 第66-70页 |
| 4.3.1 基于典型相关分析的皮肤病图像特征融合 | 第66-69页 |
| 4.3.2 实验验证与结果分析 | 第69-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |