| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 边缘检测与提取 | 第15-16页 |
| 1.3.2 图像去噪复原 | 第16-19页 |
| 1.3.3 图像质量评价体系 | 第19-20页 |
| 1.4 课题研究难点 | 第20-21页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第21页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第21-23页 |
| 参考文献 | 第23-26页 |
| 第二章 核成像系统介绍 | 第26-51页 |
| 2.1 计算机断层扫描成像技术(CT) | 第26-32页 |
| 2.1.1 CT成像系统 | 第26-29页 |
| 2.1.2 CT成像特点 | 第29-30页 |
| 2.1.3 CT研究现状及其应用 | 第30-32页 |
| 2.2 核磁共振成像技术(MRI) | 第32-36页 |
| 2.2.1 MRI成像系统 | 第32-34页 |
| 2.2.2 MRI成像特点 | 第34-35页 |
| 2.2.3 MRI研究进展及应用 | 第35-36页 |
| 2.3 中子成像技术(NR) | 第36-45页 |
| 2.3.1 中子成像系统 | 第36-40页 |
| 2.3.2 中子成像分类 | 第40-41页 |
| 2.3.3 中子成像特点 | 第41-43页 |
| 2.3.4 中子成像研究现状与应用 | 第43-45页 |
| 2.4 医学诊断通信标准-DICOM | 第45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 第三章 基于成像数据稀疏表示的边缘提取与增强方法 | 第51-71页 |
| 3.1 基于改进的阶跃函数的边缘提取与增强方法 | 第51-55页 |
| 3.1.1 局部二值模式 | 第51-52页 |
| 3.1.2 基于改进的阶跃函数的边缘提取与增强方法 | 第52-53页 |
| 3.1.3 基于改进阶跃函数的加速边缘提取与增强方法 | 第53-55页 |
| 3.2 基于成像数据稀疏表示的边缘提取与增强方法 | 第55-57页 |
| 3.2.1 方法原理 | 第55-56页 |
| 3.2.2 方法实现流程 | 第56-57页 |
| 3.3 实验对比与分析 | 第57-66页 |
| 3.3.1 8 -bit医学图像测试结果 | 第58-60页 |
| 3.3.2 16 -bit DICOM医学图像测试结果 | 第60-64页 |
| 3.3.3 中子图像测试结果 | 第64-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 第四章 基于广义范数的核成像边缘提取与增强方法 | 第71-83页 |
| 4.1 范数定义 | 第71-73页 |
| 4.2 基于广义范数的核成像边缘提取与增强方法 | 第73-75页 |
| 4.2.1 方法原理 | 第73-74页 |
| 4.2.2 方法流程 | 第74-75页 |
| 4.3 实验对比与分析 | 第75-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 第五章 基于中子成像技术的图像去噪增强方法 | 第83-102页 |
| 5.1 中子成像中γ白斑噪声产生原因 | 第85页 |
| 5.2 传统的中子图像去噪增强方法 | 第85-87页 |
| 5.3 基于中子成像技术的图像去噪增强方法 | 第87-93页 |
| 5.3.1 空间自适应滤波 | 第87-88页 |
| 5.3.2 中值滤波 | 第88页 |
| 5.3.3 本章方法原理 | 第88-91页 |
| 5.3.4 本章方法流程 | 第91-93页 |
| 5.4 实验分析 | 第93-97页 |
| 5.4.1 模拟图像测试 | 第93-95页 |
| 5.4.2 实际中子图像测试 | 第95-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第102-103页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 在学期间公开发表论文及参加学术会议情况 | 第105页 |
