摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-6页 |
第一章 绪论 | 第6-10页 |
·课题背景 | 第6-8页 |
·乳腺癌的危害及早期计算机辅助诊断技术 | 第6-7页 |
·课题的意义与目的 | 第7-8页 |
·研究现状 | 第8-9页 |
·本文的研究内容与结构 | 第9-10页 |
第二章 图像的预处理 | 第10-25页 |
·X线图像去噪 | 第10-12页 |
·基于邻域平均的噪声消除 | 第10页 |
·基于空间域的中值滤波 | 第10-11页 |
·基于小波的图像去噪 | 第11-12页 |
·X线图像增强 | 第12-19页 |
·对比度增强 | 第13-14页 |
·直方图增强 | 第14-15页 |
·图像锐化 | 第15-17页 |
·图像伪彩色增强 | 第17页 |
·图像频率增强 | 第17-19页 |
·一种基于多尺度几何分析的乳腺X线图像预处理 | 第19-24页 |
·曲波(Curvelet)变换理论 | 第19-20页 |
·基于Curvelet变换的乳腺X线图像去噪与增强 | 第20-21页 |
·实验结果与分析 | 第21-24页 |
·小结 | 第24-25页 |
第三章 乳腺X线图像分割方法研究 | 第25-35页 |
·图像分割的基本原理 | 第25-26页 |
·传统的分割方法 | 第26-30页 |
·传统的分割方法介绍 | 第26-30页 |
·传统分割算法比较 | 第30页 |
·图像分割新算法以及优缺点 | 第30-34页 |
·图像分割新算法介绍 | 第31-33页 |
·新算法比较 | 第33-34页 |
·小结 | 第34-35页 |
第四章 基于小波变换的遗传算法分割 | 第35-44页 |
·遗传算法 | 第35-39页 |
·遗传算法的基本操作 | 第35-37页 |
·标准GA的基本运算流程 | 第37-38页 |
·标准遗传算法的优点和缺点 | 第38-39页 |
·基于小波变换的遗传算法改进 | 第39-43页 |
·算法设计 | 第39-40页 |
·算法描述 | 第40-42页 |
·算法流程 | 第42-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
第五章 实验及评估 | 第44-49页 |
·分割效果评估函数与指标 | 第44-45页 |
·平均径向误差(ARE) | 第44页 |
·TPVF、FPVF与FNVF指标 | 第44-45页 |
·实验结果与分析 | 第45-48页 |
·小结 | 第48-49页 |
第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
致谢 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
作者简介 | 第54页 |
攻读硕士学位期间研究成果 | 第54-55页 |