| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| ·选题的背景和意义 | 第12-14页 |
| ·舌诊及其客观化的研究进展 | 第14-23页 |
| ·舌诊简介 | 第14-15页 |
| ·望诊 | 第14-15页 |
| ·舌的分部与脏腑病变的关联 | 第15页 |
| ·舌诊客观化的研究进展 | 第15-19页 |
| ·早期舌象客观化识别方法 | 第15-17页 |
| ·早期舌象客观化识别方法的利弊 | 第17页 |
| ·计算机舌象识别技术的发展 | 第17-19页 |
| ·计算机视觉在中医望诊研究中的优势 | 第19-20页 |
| ·基于图像分析技术的舌诊客观化研究的难点 | 第20-22页 |
| ·面向中医的舌象自动诊断系统的应用前景 | 第22-23页 |
| ·论文的研究目标 | 第23-24页 |
| ·论文的章节安排 | 第24-26页 |
| ·本章参考文献 | 第26-28页 |
| 2 傅里叶变换和GABOR变换的特性 | 第28-41页 |
| ·傅里叶变换 | 第28页 |
| ·GABOR变换 | 第28-37页 |
| ·一维Gabor变换 | 第29-30页 |
| ·二维Gabor滤波 | 第30-36页 |
| ·Gabor滤波的简化方法 | 第36-37页 |
| ·GABOR JETS | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| ·本章参考文献 | 第40-41页 |
| 3 中医舌体分割 | 第41-63页 |
| ·引言 | 第41-44页 |
| ·可变模型的理论概述 | 第44-46页 |
| ·基于改进SNAKE算法的中医舌体分割 | 第46-58页 |
| ·Gabor小波 | 第46页 |
| ·基于Gabor小波的边界能量E_(edge) | 第46-47页 |
| ·噪声消除 | 第47页 |
| ·Active Contour Model的初始化 | 第47-58页 |
| ·色彩空间的理论概述 | 第47-50页 |
| ·MunSell系统 | 第47-48页 |
| ·CIE系统 | 第48-49页 |
| ·HSV色彩模型 | 第49-50页 |
| ·色彩空间的转换 | 第50页 |
| ·Snake初始位置的确定 | 第50-57页 |
| ·不含嘴唇时定舌体的初始轮廓线 | 第53-55页 |
| ·有嘴唇时定舌体的初始轮廓线 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| ·本章的参考文献 | 第60-63页 |
| 4 基于GVF SNAKE的舌象齿痕程度的研究 | 第63-78页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·齿痕舌的现代研究概况 | 第64-67页 |
| ·微循环研究 | 第64页 |
| ·病理学研究 | 第64-65页 |
| ·齿痕舌与病的研究 | 第65-66页 |
| ·分布规律 | 第66-67页 |
| ·基于GVF SNAKE求舌象齿痕程度 | 第67-76页 |
| ·传统的Snake模型 | 第67-68页 |
| ·GVFSnake模型 | 第68-69页 |
| ·传统Snake和GVFSnake的优缺点： | 第69-70页 |
| ·实验与讨论 | 第70-76页 |
| ·观察对象 | 第70-72页 |
| ·观察对象来源 | 第70-71页 |
| ·观察对象纳入标准 | 第71页 |
| ·齿痕舌组排除标准 | 第71-72页 |
| ·确定GVF Snake轮廓线的初始位置 | 第72页 |
| ·确定齿痕的数量 | 第72-73页 |
| ·实验结果 | 第73-76页 |
| ·本章的小结 | 第76-77页 |
| ·本章的参考文献 | 第77-78页 |
| 5 基于胃炎患者舌象特征的识别研究 | 第78-100页 |
| ·引言 | 第78-81页 |
| ·特征提取 | 第81-91页 |
| ·舌象的奇异值特征向量 | 第81-83页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第83-85页 |
| ·核函数 | 第85页 |
| ·非线性主成分分析(Kernel Principal Component Analysis) | 第85-87页 |
| ·线性鉴别方法 | 第87-88页 |
| ·基于Gabor小波的局部特征提取 | 第88-89页 |
| ·酉空间里的LDA | 第89-91页 |
| ·特征融合框架 | 第91-92页 |
| ·实验结果与讨论 | 第92-96页 |
| ·组合系数θ的有效性实验 | 第94页 |
| ·找出最优的p和多项式核函数中最优的a | 第94页 |
| ·评价KGLU-LDA算法 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| ·参考文献 | 第97-100页 |
| 6 基于GABOR JETS和HSG-SNAKE的动态舌体追踪 | 第100-123页 |
| ·引言 | 第100-101页 |
| ·当前视频运动对象分割技术的研究 | 第101-109页 |
| ·视频对象分割基本情况 | 第101-103页 |
| ·视频对象分割方法的分类 | 第101-102页 |
| ·视频分割系统的基本结构 | 第102页 |
| ·视频分割算法的评价标准 | 第102-103页 |
| ·运动对象的分割 | 第103-107页 |
| ·检测变化区域的分割方法 | 第103-104页 |
| ·基于非参数模型的运动分割方法 | 第104-105页 |
| ·基于参数模型的运动分割法 | 第105-106页 |
| ·基于形态学运动对象分割方法 | 第106页 |
| ·其他一些分割方法 | 第106-107页 |
| ·运动对象的跟踪 | 第107-109页 |
| ·基于区域的跟踪 | 第107-108页 |
| ·基于活动轮廓的跟踪 | 第108页 |
| ·基于特征的跟踪 | 第108-109页 |
| ·基于GABOR JETS和HSG-SNAKE的动态舌体追踪 | 第109-116页 |
| ·Gabor Jets | 第109-111页 |
| ·Grid Mask | 第111页 |
| ·实验结果与讨论 | 第111-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| ·本章参考文献 | 第117-123页 |
| 7 结论 | 第123-127页 |
| ·论文的主要成果 | 第123-124页 |
| ·本文的主要创新点 | 第124-125页 |
| ·中医舌诊客观化的展望 | 第125-127页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
