乳腺X光影像中微钙化点检测技术的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-15页
·课题背景及研究的目的意义	第9页
·微钙化点自动检测算法的国内外研究现状	第9-11页
·微钙化点检测问题的挑战性	第11-12页
·论文的主要内容和结构安排	第12-15页
第2章 支持向量机相关基础理论	第15-29页
·统计学习理论	第15-19页
·VC 维	第16-17页
·推广性的界	第17-18页
·结构风险最小化	第18-19页
·支持向量机	第19-28页
·最优分类超平面以及最大间隔思想	第20-23页
·线性支持向量机	第23-26页
·非线性支持向量机	第26-27页
·常见的核函数	第27-28页
·本章小结	第28-29页
第3章 基于形态增强的目标检测	第29-53页
·数学形态学基本概念	第29-33页
·二值形态学	第30-31页
·灰度形态学	第31-33页
·基于形态学的目标检测	第33-47页
·原始图像的灰度归一化	第33-35页
·多结构元素多路加权的目标形态增强算法	第35-45页
·迭代顺序滤波法检测目标	第45-47页
·实验结果分析	第47-51页
·本章小结	第51-53页
第4章 SVM 分类器的精确判决	第53-65页
·疑似目标特征提取	第54-58页
·空域特征的提取	第54-56页
·小波域特征的提取	第56-58页
·SVM 分类器对检测结果的精确判决	第58-59页
·实验结果及分析	第59-64页
·本章小结	第64-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-75页
致谢	第75页