视网膜图像中血管提取及相关技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·心血管疾病的研究现状 | 第9-10页 |
| ·图像处理在医学领域的应用 | 第10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-15页 |
| ·眼底血管分割的研究现状 | 第10-12页 |
| ·眼底血管动静脉识别的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 眼底图像处理的基础知识 | 第15-25页 |
| ·眼底图像的医学基础知识 | 第15-16页 |
| ·眼底图像的采集 | 第16页 |
| ·眼底图像数据库 | 第16-17页 |
| ·数字图像的表示 | 第17-19页 |
| ·眼底图像的灰度化 | 第19页 |
| ·眼底图像的感兴趣区域提取 | 第19-20页 |
| ·眼底图像增强常用方法 | 第20-22页 |
| ·高斯滤波 | 第20-21页 |
| ·形态学操作 | 第21-22页 |
| ·阈值化 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 眼底血管提取 | 第25-55页 |
| ·眼底血管的特征 | 第25-27页 |
| ·基于形态学的血管提取方法 | 第27-34页 |
| ·形态学滤波初始化 | 第28-30页 |
| ·血管网络的二阶偏导特性 | 第30-32页 |
| ·最终形态学滤波 | 第32-33页 |
| ·阈值化 | 第33-34页 |
| ·基于中心线的血管提取方法 | 第34-44页 |
| ·中心线检测 | 第34-42页 |
| ·形态学位平面 | 第42-44页 |
| ·基于海森矩阵的血管提取方法 | 第44-51页 |
| ·基础理论 | 第45-47页 |
| ·多尺度血管分析 | 第47-49页 |
| ·形态学滤波 | 第49-50页 |
| ·阈值化 | 第50-51页 |
| ·结果与分析 | 第51-53页 |
| ·评价方法 | 第51-52页 |
| ·结果与分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 动静脉识别 | 第55-67页 |
| ·动静脉的区别 | 第55-56页 |
| ·无监督的识别方法 | 第56-61页 |
| ·预处理以及血管提取 | 第56页 |
| ·划分感兴趣区域 | 第56-57页 |
| ·特征提取 | 第57-59页 |
| ·模糊聚类 | 第59-61页 |
| ·有监督的识别方法 | 第61-64页 |
| ·预处理 | 第62页 |
| ·分类器训练阶段 | 第62-63页 |
| ·应用阶段 | 第63-64页 |
| ·结果与分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
