| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 课题的研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 眼底的解剖结构及特征 | 第12-13页 |
| 1.4 目前眼底图像的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4.1 眼底血管分割的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4.2 眼底图像配准的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的工作内容 | 第16-18页 |
| 第2章 眼底图像血管分割的基础及方法研究 | 第18-23页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 眼底图像血管特征分析 | 第18-19页 |
| 2.3 基于形态学的眼底血管提取方法 | 第19页 |
| 2.4 基于血管跟踪的血管提取方法 | 第19-20页 |
| 2.5 基于匹配滤波的眼底血管提取方法 | 第20-21页 |
| 2.6 自适应阈值的血管提取方法 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 眼底图像配准的基础及方法研究 | 第23-36页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 图像配准概述 | 第23-25页 |
| 3.2.1 图像配准的定义 | 第23-24页 |
| 3.2.2 相似性测度 | 第24页 |
| 3.2.3 图像的几何变换模型 | 第24-25页 |
| 3.3 眼底图像配准的特点 | 第25-26页 |
| 3.4 常用的基于特征点提取的眼底图像配准方法研究 | 第26-35页 |
| 3.4.1 基于 SIFT 特征点的眼底图像配准方法 | 第26-31页 |
| 3.4.2 基于 Harris-PIIFD 特征点的眼底图像配准方法 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 原始眼底图像的预处理与血管骨架提取 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 原始眼底图像预处理 | 第36-39页 |
| 4.2.1 灰度处理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 眼底图像平滑降噪 | 第37-39页 |
| 4.2.3 兴趣域提取 | 第39页 |
| 4.3 增强血管对比度 | 第39-42页 |
| 4.4 眼底血管骨架提取 | 第42-46页 |
| 4.4.1 基于改进熵阈值的血管网络提取 | 第42-45页 |
| 4.4.2 眼底血管细化 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于局部血管分支点结构的眼底图像配准算法 | 第50-65页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 基于血管骨架提取分支点 | 第51-55页 |
| 5.2.1 分支点介绍 | 第51-52页 |
| 5.2.2 提取分支点 | 第52-53页 |
| 5.2.3 去除伪分支点 | 第53-54页 |
| 5.2.4 提取分支点结构 | 第54-55页 |
| 5.3 计算配准变换矩阵 | 第55-56页 |
| 5.4 基于改进的 RANSAC 算法的精配准 | 第56-58页 |
| 5.5 图像融合 | 第58-59页 |
| 5.6 眼底图像配准实现与结果分析 | 第59-64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
