多尺度分析在医学影像增强中的应用
| 创新性声明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第2-3页 |
| 摘 要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·本文工作及章节安排 | 第9-11页 |
| ·本文工作 | 第9-10页 |
| ·章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 医学影像的特点 | 第11-17页 |
| ·医学影像的成像机理及其分类 | 第11-14页 |
| ·医学影像增强技术的概况 | 第14页 |
| ·DR影像的质量控制 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-17页 |
| 第三章 图像的多尺度分析 | 第17-27页 |
| ·视觉要求 | 第17-18页 |
| ·传统的单一尺度图像增强方法 | 第18-20页 |
| ·多尺度分析的回顾 | 第20-26页 |
| ·从傅立叶变换到小波变换 | 第23-24页 |
| ·图像的多尺度几何分析 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于小波变换的图像增强 | 第27-37页 |
| ·算法分析 | 第27-33页 |
| ·小波理论 | 第27-30页 |
| ·基于小波分析的图像增强 | 第30-31页 |
| ·小波基的选取 | 第31-33页 |
| ·小波图像增强的后处理 | 第33页 |
| ·实验结果与比较 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-37页 |
| 第五章 医学图像的去噪与边缘增强 | 第37-43页 |
| ·算法分析 | 第37-40页 |
| ·图像的小波分解 | 第37-38页 |
| ·噪声模型 | 第38页 |
| ·小波系数的阈值处理 | 第38-39页 |
| ·自适应特征增强 | 第39页 |
| ·基于小波变换的同态增晰 | 第39-40页 |
| ·实验结果与比较 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第六章 基于Contourlet变换的图像去噪 | 第43-49页 |
| ·Contourlet变换 | 第44-46页 |
| ·平移不变Contourlet去噪算法 | 第46-47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 科研成果 | 第59页 |
