摘要 | 第1-3页 |
ABSTRACT | 第3-7页 |
第1章 绪论 | 第7-19页 |
·课题背景和研究意义 | 第7-8页 |
·人工关节松动诊断研究现状 | 第8-17页 |
·图像滤波方法 | 第11-12页 |
·医学图像分割方法 | 第12-17页 |
·论文的内容及章节安排 | 第17-19页 |
第2章 数学形态学理论基础 | 第19-31页 |
·引言 | 第19页 |
·二值形态学 | 第19-25页 |
·结构元素 | 第20页 |
·二值形态学腐蚀与膨胀 | 第20-23页 |
·二值形态学开与闭运算 | 第23-25页 |
·灰度形态学 | 第25-30页 |
·灰度形态运算 | 第25-28页 |
·灰度形态学开与闭运算 | 第28-29页 |
·灰度形态学的应用 | 第29-30页 |
·小结 | 第30-31页 |
第3章 基于数学形态学的图像滤波 | 第31-50页 |
·引言 | 第31页 |
·图像噪声 | 第31-32页 |
·常用的图像滤波算法 | 第32-41页 |
·均值滤波 | 第33-34页 |
·中值滤波 | 第34-38页 |
·基于小波变换的滤波方法 | 第38-40页 |
·基于扩散方程的滤波方法 | 第40-41页 |
·数学形态学滤波法方法 | 第41页 |
·自适应多尺度形态学滤波算法设计 | 第41-44页 |
·多尺度形态学滤波原理与实现流程 | 第42页 |
·形态学结构元素与尺度的选取 | 第42-43页 |
·传统形态学滤波 | 第43页 |
·自适应多尺度形态学滤波算法 | 第43-44页 |
·滤波性能的评价 | 第44-46页 |
·实验结果与分析 | 第46-49页 |
·高斯噪声处理的臀部与股骨 CT 图像去噪结果分析 | 第46-47页 |
·椒盐噪声处理的臀部与股骨 CT 图像去噪结果分析 | 第47-49页 |
·总结 | 第49-50页 |
第4章 基于数学形态学的医学图像分水岭分割算法 | 第50-61页 |
·引言 | 第50页 |
·传统分水岭分割算法 | 第50-54页 |
·分水岭算法基本原理与实现步骤 | 第50-53页 |
·分水岭算法存在的问题与解决途径 | 第53-54页 |
·基于标记提取和区域合并的医学图像分水岭分割算法 | 第54-57页 |
·预处理初级分割阶段 | 第54-56页 |
·分水岭变换 | 第56页 |
·后期合并高级分割阶段 | 第56-57页 |
·算法实现描述 | 第57页 |
·实验结果与分析 | 第57-60页 |
·原始臀部与股骨 CT 图像分割结果分析 | 第58页 |
·强噪声处理的臀部与股骨 CT 图像分割结果分析 | 第58-60页 |
·总结 | 第60-61页 |
第5章 人工关节与松质骨接触面积计算 | 第61-69页 |
·人工关节与松质骨接触面积计算 | 第61页 |
·算法实现步骤描述 | 第61页 |
·实验结果与分析 | 第61-68页 |
·正常光照环境实验 | 第62-65页 |
·低光照环境实验 | 第65-68页 |
·总结 | 第68-69页 |
第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
·研究工作总结 | 第69页 |
·展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
附录 A 人工全髋关节疗效评分标准 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77页 |