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舌面图像特征分析与证候辅助诊断分类研究

摘要第1-6页
Abstract第6-17页
第1章 绪论第17-32页
   ·课题背景和研究意义第17-18页
   ·研究现状第18-28页
     ·信号层次第20-22页
     ·特征层次第22-26页
     ·模型层次第26-27页
     ·系统层次第27-28页
   ·现有研究中存在的问题第28-29页
   ·课题来源第29页
   ·本文主要研究内容第29-32页
第2章 舌图像获取及预处理第32-43页
   ·引言第32页
   ·舌图像获取第32-33页
   ·舌图像分割第33页
   ·舌图像反光点处理第33-36页
     ·检测舌图像反光点第33-35页
     ·去除舌图像反光点第35-36页
   ·舌形校正第36-42页
     ·舌形长度准则第36-38页
     ·舌形面积准则第38页
     ·舌形角度准则第38-39页
     ·组合准则校正舌形第39-41页
     ·舌形校正准确性第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第3章 舌色特征分析第43-64页
   ·引言第43-45页
   ·FCM算法简介及其改进第45-47页
   ·舌色分析半监督学习算法框架第47-48页
   ·前向选择第48-52页
     ·舌象像素聚类第48-49页
     ·人工标定舌象像素类别第49-52页
   ·后向选择第52-55页
     ·初始原型集像素聚类第53页
     ·人工标定原型集像素类别第53-55页
   ·实验结果第55-63页
     ·像素原型集分布第55-57页
     ·舌图像像素分类结果第57-59页
     ·两种医学相关应用第59-60页
     ·舌图像总体颜色分类第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第4章 舌尖纹理分析第64-76页
   ·引言第64-65页
   ·舌尖纹理获取第65-67页
   ·舌尖纹理表达与分类第67-69页
     ·Gabor滤波器组第67-68页
     ·线性判别分析第68-69页
   ·实验结果第69-75页
     ·准确性评估第69-70页
     ·颜色通道选择第70-72页
     ·方向与尺度第72页
     ·预处理效果第72-74页
     ·与其他方法的比较第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第5章 舌形特征分析第76-90页
   ·引言第76-78页
   ·特征提取第78-82页
     ·基于长度的舌形子特征第78-80页
     ·基于面积的舌形子特征第80-82页
     ·基于角度的舌形子特征第82页
   ·舌形分类第82-87页
     ·构建层次结构第83-84页
     ·计算相对权重第84-85页
     ·计算总体权重第85-86页
     ·模糊舌形分类第86-87页
   ·实验结果第87-89页
   ·本章小结第89-90页
第6章 基于舌象特征的八纲证候诊断分类第90-112页
   ·八纲证候诊断分类概述第90-91页
   ·寒热证候分类第91-104页
     ·寒热证候相关概念第91-93页
     ·期望最大化聚类第93-96页
     ·人工标定第96-97页
     ·基于查找表的像素分类第97-98页
     ·实验结果第98-104页
   ·表里证候分类第104-108页
     ·表里证候相关概念第104页
     ·舌面纹理获取第104-106页
     ·纹理特征表达与识别第106页
     ·表里证候分类第106-107页
     ·实验结果第107-108页
   ·虚实证候分类第108-111页
     ·虚实证候相关概念第108页
     ·舌边病理区域切割第108-109页
     ·颜色特征提取第109-110页
     ·纹理特征提取第110页
     ·基于特征层融合的虚实证候分类第110页
     ·实验结果第110-111页
   ·本章小结第111-112页
结论第112-114页
参考文献第114-125页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第125-128页
致谢第128-129页
个人简历第129页

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