基于内容的图像检索在CT图像上的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 传统图像检索技术 | 第7-9页 |
| 1.2 基于内容的图像检索 | 第9-11页 |
| 1.2.1 CBIR系统构成 | 第9-10页 |
| 1.2.2 著名CBIR系统介绍 | 第10-11页 |
| 1.3 医学图像检索的研究目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.4 医学图像检索的研究现状与发展 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 2 CBIR关键技术介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 基于内容图像检索的基本原理 | 第15页 |
| 2.2 特征提取 | 第15-20页 |
| 2.2.1 灰度特征 | 第15-17页 |
| 2.2.2 纹理特征 | 第17-18页 |
| 2.2.3 形状特征 | 第18-19页 |
| 2.2.4 压缩域特征 | 第19页 |
| 2.2.5 矩特征 | 第19-20页 |
| 2.2.6 语义特征 | 第20页 |
| 2.3 特征融合与选择 | 第20-21页 |
| 2.4 相似性度量方法 | 第21-22页 |
| 2.5 图像预过滤 | 第22-23页 |
| 2.6 相关反馈技术 | 第23-24页 |
| 2.7 常用检索方法 | 第24-25页 |
| 2.8 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 CT图像成像特点与边缘检测 | 第26-36页 |
| 3.1 CT图像成像特点 | 第26-29页 |
| 3.1.1 医学图像的特点 | 第26-27页 |
| 3.1.2 CT成像原理 | 第27-29页 |
| 3.2 边缘检测算子的选取 | 第29-34页 |
| 3.2.1 传统算子与Canny算子介绍 | 第29-32页 |
| 3.2.2 实验对比与分析 | 第32页 |
| 3.2.3 Canny算子的改进应用 | 第32-34页 |
| 3.3 CBIR应用于医学图像上的难点与分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 图像匹配算法与CT图像检索 | 第36-51页 |
| 4.1 基于形状区域特征的检索方法 | 第36-39页 |
| 4.2 基于模糊方向特征的图像检索 | 第39-40页 |
| 4.3 基于Sift算法的图像检索 | 第40-42页 |
| 4.4 算法应用实验 | 第42-49页 |
| 4.4.1 多种特征检索效果分析与对比 | 第43-46页 |
| 4.4.2 基于特征融合的检索方法的实验 | 第46-47页 |
| 4.4.3 多级搜索实验 | 第47-48页 |
| 4.4.4 实验小结 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 检索系统的设计与实现 | 第51-63页 |
| 5.1 图像预处理 | 第51页 |
| 5.2 系统设计与实现 | 第51-56页 |
| 5.2.1 需求分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 概要设计 | 第52-54页 |
| 5.2.3 依赖关系说明 | 第54页 |
| 5.2.4 接口说明 | 第54-55页 |
| 5.2.5 详细设计 | 第55-56页 |
| 5.3 系统界面与功能描述 | 第56-62页 |
| 5.4 系统错误处理 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第63页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
