摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
·数字图像处理技术 | 第9-10页 |
·数字图像处理方法 | 第10页 |
·空域法 | 第10页 |
·变换域法 | 第10页 |
·课题来源和研究意义 | 第10-12页 |
·课题需要解决的问题 | 第12-13页 |
·图像处理 | 第12-13页 |
·处理速度的要求 | 第13页 |
·用户界面的设计 | 第13页 |
·本系统开发运行的环境 | 第13-14页 |
·硬件环境 | 第13页 |
·软件环境 | 第13-14页 |
·论文结构 | 第14-15页 |
第2章 X射线底片图像处理系统分析 | 第15-24页 |
·X射线的检测原理 | 第15页 |
·数字图像的术语 | 第15-17页 |
·图像类型 | 第15-17页 |
·图像文件格式 | 第17页 |
·常用的图像采集设备 | 第17-18页 |
·数码相机 | 第17-18页 |
·图像扫描仪 | 第18页 |
·摄像机和图像采集卡 | 第18页 |
·X射线图像的采集过程和数字化 | 第18-19页 |
·软件系统设计 | 第19-24页 |
·系统的工作流程 | 第19页 |
·用户界面设计 | 第19-20页 |
·图像处理模块 | 第20页 |
·数据库功能模块 | 第20-22页 |
·系统接口模块 | 第22页 |
·窗口模块 | 第22页 |
·帮助模块 | 第22-24页 |
第3章 数字图像中的变换技术 | 第24-34页 |
·点运算 | 第24-25页 |
·代数运算 | 第25页 |
·几何运算 | 第25页 |
·付里叶变换 | 第25-27页 |
·付里叶变换 | 第25-26页 |
·图像二维快速付里叶变换原理 | 第26-27页 |
·离散余弦变换 | 第27-28页 |
·小波变换 | 第28-33页 |
·多分辨率分析 | 第29-30页 |
·Mallat算法 | 第30-31页 |
·图像的小波分解与重构 | 第31-32页 |
·常用小波函数 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第4章 底片图像增强 | 第34-45页 |
·直方图增强 | 第34-36页 |
·基本概念 | 第34页 |
·直方图均衡化 | 第34-35页 |
·直方图规格化 | 第35-36页 |
·对比度展开 | 第36页 |
·伪彩色增强 | 第36-38页 |
·等灰度分层法 | 第37页 |
·三基色独立变换法 | 第37-38页 |
·浮雕增强 | 第38-39页 |
·其它空间图像增强方法 | 第39-40页 |
·正反向增强 | 第39页 |
·图像放大 | 第39-40页 |
·图像的降噪增强 | 第40-42页 |
·空间降噪增强 | 第41页 |
·频域降噪增强 | 第41-42页 |
·锐化处理 | 第42-43页 |
·小波去噪增强 | 第43-44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第5章 底片图像压缩编码 | 第45-54页 |
·哈夫曼编码 | 第45-47页 |
·压缩编码的根本概念 | 第45-46页 |
·哈夫曼编码算法 | 第46-47页 |
·行程编码 | 第47-48页 |
·LZW编码 | 第48页 |
·JPEG编码 | 第48-50页 |
·整数小波编码 | 第50-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第6章 底片图像上的编号识别 | 第54-67页 |
·模式识别基本原理 | 第54-55页 |
·统计模式识别 | 第55-57页 |
·最小错误率的贝叶斯决策 | 第55-56页 |
·最小风险的贝统决策 | 第56-57页 |
·神经网络模式识别 | 第57-60页 |
·前馈神经网络 | 第57-58页 |
·反向传播算法 | 第58-60页 |
·模板匹配模式识别 | 第60-61页 |
·底片编号字符识别 | 第61-65页 |
·字符识别流程 | 第62页 |
·底片图像的预处理 | 第62-64页 |
·特征模板及算法 | 第64页 |
·编号字符的特征提取 | 第64-65页 |
·文字识别及仿真 | 第65-66页 |
·识别过程 | 第65-66页 |
·网络学习 | 第66页 |
·字符识别的总体测试 | 第66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
结论 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
附录A(攻读学位期间参与的研究项目、撰写的学术论文) | 第73-74页 |
附录B(部分程序清单) | 第74-85页 |