| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·数字化X线摄影概述 | 第12-14页 |
| ·DR图像增强方法的研究意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·本文主要工作及研究内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 X线成像原理与多尺度分析方法 | 第22-33页 |
| ·X线成像原理 | 第22-25页 |
| ·X线的衰减 | 第22-23页 |
| ·点X射线源成像 | 第23-24页 |
| ·平面X射线源成像 | 第24-25页 |
| ·多尺度分析 | 第25-31页 |
| ·多尺度分析基本理论 | 第27-28页 |
| ·小波系数选取 | 第28-29页 |
| ·一维Mallat算法 | 第29-30页 |
| ·二维Mallat算法 | 第30-31页 |
| ·评价医学成像系统与图像质量的客观标准 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 多尺度DR图像去噪 | 第33-51页 |
| ·系统噪声去除 | 第33-37页 |
| ·暗电流校正 | 第33-34页 |
| ·图像的不均匀校正 | 第34-36页 |
| ·散点噪声去噪算法 | 第36-37页 |
| ·高斯噪声多尺度去噪理论基础 | 第37-39页 |
| ·噪声的尺度衰减性 | 第37-39页 |
| ·小波系数的尺度间相关性 | 第39页 |
| ·小波系数的尺度内相关性 | 第39页 |
| ·高斯噪声去噪算法 | 第39-43页 |
| ·BLS-GSM去噪算法 | 第40-42页 |
| ·SoftLMAP去噪算法 | 第42-43页 |
| ·基于Laplace-Impact混合模型的DR图像去噪算法 | 第43-46页 |
| ·DT-CWT高频系数的Laplace-Impact模型 | 第44-45页 |
| ·Laplace-Impact混合模型下的MMSE估计 | 第45页 |
| ·局部方差估计 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-50页 |
| ·人工噪声去噪 | 第46-48页 |
| ·实际DR图像去噪 | 第48-49页 |
| ·窗口大小对去噪效果的影响 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 多尺度DR图像增强 | 第51-66页 |
| ·医学图像增强算法 | 第51-56页 |
| ·基于直方图的非线性映射算法 | 第52-53页 |
| ·自适应反锐化掩膜算法 | 第53-55页 |
| ·MUSICA算法 | 第55-56页 |
| ·多尺度局部对比度增强算法 | 第56页 |
| ·改进的塔型多尺度增强算法 | 第56-60页 |
| ·图像分解与重建 | 第57-58页 |
| ·高频部分增强 | 第58页 |
| ·低频部分增强 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-60页 |
| ·多尺度多模式增强算法 | 第60-65页 |
| ·多模式选择准则 | 第61页 |
| ·边缘检测 | 第61-62页 |
| ·多模式非线性映射函数 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 DR图像分割 | 第66-83页 |
| ·医学图像分割方法 | 第66-74页 |
| ·基于最大熵的自适应阈值分割法 | 第67-69页 |
| ·区域生长法 | 第69页 |
| ·Snake模型 | 第69-71页 |
| ·水平集方法 | 第71-72页 |
| ·聚类分割法 | 第72-73页 |
| ·分水岭法 | 第73-74页 |
| ·Random-Walk算法 | 第74-76页 |
| ·改进的Random-Walk算法 | 第76-79页 |
| ·构造骨干图 | 第77-78页 |
| ·边的权重 | 第78页 |
| ·概率阈值准则 | 第78-79页 |
| ·算法流程 | 第79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-82页 |
| ·对GrabCut数据库中图像的分割 | 第79-80页 |
| ·对实际DR图像的分割 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·研究成果与创新点 | 第83-84页 |
| ·研究工作展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-96页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文与研究成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
