基于压缩感知的病理医学图像压缩算法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及目的 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 远程医疗现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要完成的工作内容 | 第13-16页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第16-22页 |
| 2.1 压缩感知基本内容 | 第16-17页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.3 信号的测量获取 | 第18-19页 |
| 2.4 信号的重构 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于图像块分类的病理医学图像压缩感知 | 第22-48页 |
| 3.1 图像分块压缩感知 | 第22-23页 |
| 3.2 基于图像内容的压缩测量采样 | 第23-30页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第23-25页 |
| 3.2.2 边缘图像块自适应选取 | 第25-27页 |
| 3.2.3 边缘图像块分类 | 第27-28页 |
| 3.2.4 非边缘图像块分类 | 第28-30页 |
| 3.3 训练稀疏字典 | 第30-32页 |
| 3.3.1 KSVD字典学习 | 第30-31页 |
| 3.3.2 训练分类稀疏字典 | 第31-32页 |
| 3.4 算法实现过程 | 第32-34页 |
| 3.5 实验结果 | 第34-42页 |
| 3.6 进一步改进及实验结果 | 第42-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于颜色空间的彩色医学病理图像压缩感知 | 第48-62页 |
| 4.1 常规彩色图像压缩感知 | 第48-49页 |
| 4.2 颜色空间简介 | 第49-55页 |
| 4.2.1 混合型颜色空间 | 第49-51页 |
| 4.2.2 非线性亮度/色度型颜色空间 | 第51-54页 |
| 4.2.3 强度/饱和度/色调型颜色空间 | 第54-55页 |
| 4.3 基于颜色空间的医学图像压缩感知处理 | 第55页 |
| 4.4 实验结果 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 拟进一步开展的工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
