医学临床图像智能快速识别关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景 | 第8-12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12页 |
| ·本文的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 医学图像智能识别技术 | 第13-19页 |
| ·医学图像基础 | 第13-17页 |
| ·灰度直方图 | 第13-15页 |
| ·图像插值技术 | 第15-17页 |
| ·医学图像处理关键技术 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像边缘检测在临床图像上的作用 | 第19-28页 |
| ·医学图像边缘检测概念 | 第19-21页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第21-26页 |
| ·Roberts 检测算子 | 第21-22页 |
| ·Sobel 边缘检测算子 | 第22页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第22-23页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第23-26页 |
| ·现代边缘检测算法 | 第26-27页 |
| ·小波分析法 | 第26页 |
| ·数学形态学分析法 | 第26-27页 |
| ·分形理论分析法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 医学图像边缘检测中的数学形态学方法研究 | 第28-46页 |
| ·数学形态学图像处理理论 | 第28-38页 |
| ·二值数学形态学 | 第29-35页 |
| ·灰度数学形态学 | 第35-38页 |
| ·结构元素的构造 | 第38-40页 |
| ·单结构元素的构造 | 第38-39页 |
| ·多结构元素的构造 | 第39-40页 |
| ·基于多结构元素的形态学医学图像边缘检测算法 | 第40-41页 |
| ·算法实现步骤 | 第40页 |
| ·程序设计及实现 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 医学临床图像的配准技术 | 第46-56页 |
| ·图像配准概念和意义 | 第46-48页 |
| ·医学图像的预处理 | 第48-50页 |
| ·图像预处理步骤 | 第48-49页 |
| ·实验初步结果 | 第49-50页 |
| ·图像配准方法 | 第50-54页 |
| ·基于灰度信息的方法 | 第50-51页 |
| ·变换域法 | 第51-52页 |
| ·基于特征的配准方法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 基于兴趣点方向特征的医学图像配准方法研究 | 第56-65页 |
| ·兴趣点检测方法 | 第57-60页 |
| ·Moravec 算子 | 第57-58页 |
| ·Susan 算子 | 第58-59页 |
| ·Harris 算子 | 第59-60页 |
| ·基于Harris 算子的医学图像配准算法 | 第60-62页 |
| ·算法实现步骤 | 第60-61页 |
| ·程序设计及实现 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 结论 | 第65-68页 |
| ·研究成果 | 第65-67页 |
| ·形态学边缘检测在医学诊断上的应用 | 第65页 |
| ·本文提出的算法与其它方法的比较 | 第65-66页 |
| ·主要创新点 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-74页 |
