| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·X 光医学数字图像系统 | 第9-12页 |
| ·传统的X 光成像系统 | 第10页 |
| ·CR 成像系统 | 第10-11页 |
| ·DR 成像系统 | 第11-12页 |
| ·X 光胃肠数字图像系统 | 第12-13页 |
| ·医学图像处理研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究工作的来源及意义 | 第14-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 高分辨率X 光胃肠数字图像系统的噪声分析 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·高分辨X 光胃肠数字图像系统的成像原理 | 第16-17页 |
| ·系统噪声分析 | 第17-21页 |
| ·系统的固有特性噪声 | 第17-19页 |
| ·系统的随机分布噪声 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 X 光胃肠数字图像常用去噪方法研究 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·中值滤波的基本原理 | 第22-25页 |
| ·一维中值滤波 | 第22-23页 |
| ·二维中值滤波 | 第23-25页 |
| ·自适应中值滤波器 | 第25-31页 |
| ·自适应中值滤波的算法 | 第26页 |
| ·边缘处的滤波 | 第26页 |
| ·邻域一致性测度（NHM） | 第26-27页 |
| ·算法参数选取 | 第27-28页 |
| ·算法结果 | 第28-31页 |
| ·维纳滤波 | 第31-33页 |
| ·维纳滤波原理 | 第31-32页 |
| ·改进的维纳滤波 | 第32-33页 |
| ·算法结果分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 4 基于小波变换的高分辨X 光胃肠数字图像去噪方法研究 | 第35-72页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·小波变换理论 | 第35-42页 |
| ·连续小波变换 | 第35-37页 |
| ·离散小波变换 | 第37-39页 |
| ·小波变换的特点 | 第39页 |
| ·多分辨率分析 | 第39-42页 |
| ·常用的小波函数 | 第42-45页 |
| ·Haar 小波 | 第42-43页 |
| ·墨西哥帽(Marr)小波 | 第43页 |
| ·Morlet 小波 | 第43-44页 |
| ·Daubechise(DbN)小波系 | 第44-45页 |
| ·小波去噪技术 | 第45-51页 |
| ·小波去噪的描述 | 第45-46页 |
| ·小波去噪方法的分类 | 第46-47页 |
| ·阈值去噪方法 | 第47-51页 |
| ·图像质量评价 | 第51-52页 |
| ·分解层数的确定 | 第52-54页 |
| ·图像的二维小波变换 | 第52-53页 |
| ·Bayes shrink 去噪的阈值选取 | 第53页 |
| ·分解层数确定方法 | 第53-54页 |
| ·高分辨率X 光胃肠数字图像的小波去噪算法 | 第54-71页 |
| ·Bayes 去噪 | 第54-55页 |
| ·基于小波零树结构的系数分类 | 第55-56页 |
| ·基于分类的混合模型降噪算法 | 第56-59页 |
| ·图像降噪算法步骤 | 第59页 |
| ·仿真实验 | 第59-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 全文总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录 | 第78-80页 |