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皮肤镜图像分割算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题的研究背景和研究意义第11-14页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 皮肤镜图像噪声预处理的现状和分析第14页
        1.2.2 皮损区域边缘检测的现状和分析第14-16页
        1.2.3 边缘后期处理的现状和分析第16-17页
    1.3 论文的研究目标和研究内容第17-18页
        1.3.1 研究目标第17页
        1.3.2 研究内容第17-18页
    1.4 论文的结构安排第18-19页
第二章 皮肤镜图像分割算法的框架简介第19-21页
第三章 皮肤镜图像预处理第21-29页
    3.1 黑框移除第21-22页
    3.2 毛发移除第22-26页
        3.2.1 颜色空间变换第22-24页
        3.2.2 形态学闭操作第24页
        3.2.3 阈值处理第24页
        3.2.4 痕迹修复第24-25页
        3.2.5 毛发移除的算法描述第25-26页
    3.3 气泡移除第26-27页
    3.4 对比度增强第27-28页
    3.5 颜色分量选取第28页
    3.6 本章小结第28-29页
第四章 皮肤镜图像分割第29-46页
    4.1 融合算法框架第29-30页
    4.2 分割集的定义第30-34页
        4.2.1 统计区域融合算法第30-31页
        4.2.2 模糊C均值算法第31-32页
        4.2.3 大津阈值算法第32页
        4.2.4 梯度向量流蛇形算法第32-33页
        4.2.5 水平集算法第33-34页
        4.2.6 适应性阈值算法第34页
    4.3 基于区域一致性的融合算法第34-39页
        4.3.1 基准区域和标记图像的定义第34-35页
        4.3.2 基于区域面积和灰度一致性的筛选第35页
        4.3.3 基于区域纹理一致性的筛选第35-37页
        4.3.4 算法描述第37-38页
        4.3.5 融合结果第38-39页
    4.4 基于马尔科夫随机场的通用融合算法第39-44页
        4.4.1 邻域概念第39-40页
        4.4.2 融合模型第40-41页
        4.4.3 能量公式第41页
        4.4.4 权重参数第41-42页
        4.4.5 空间能量方程的简化表示第42-43页
        4.4.6 算法描述第43-44页
        4.4.7 融合结果第44页
    4.5 本章小结第44-46页
第五章 皮肤镜图像后期处理第46-59页
    5.1 像素标记第46-47页
    5.2 子区域合并第47-49页
        5.2.1 基于颜色距离的合并算法第47-48页
        5.2.2 基于K均值聚类的合并算法第48-49页
    5.3 孤岛移除第49页
    5.4 孔洞填充第49-50页
    5.5 边缘平滑和膨胀第50-58页
        5.5.1 形态学膨胀第50-51页
        5.5.2 欧几里得距离变换第51-52页
        5.5.3 众数滤波第52页
        5.5.4 迭代区域生长第52-53页
        5.5.5 基于超级像素的贪婪合并算法第53-58页
            5.5.5.1 超级像素的定义第53-56页
            5.5.5.2 贪婪合并算法第56-58页
    5.6 本章小结第58-59页
第六章 皮肤镜图像分割算法的验证实验第59-70页
    6.1 数据集第59页
    6.2 评价准则第59-61页
    6.3 实验结果与分析第61-69页
        6.3.1 毛发移除算法的实验结果与分析第61-62页
        6.3.2 基于区域一致性的融合算法的实验结果与分析第62-64页
        6.3.3 基于马尔科夫随机场的通用融合算法的实验结果与分析第64-67页
        6.3.4 基于超级像素的贪婪合并算法的实验结果与分析第67-69页
    6.4 本章小结第69-70页
第七章 总结与展望第70-72页
    7.1 论文主要创新点第70-71页
    7.2 下一步工作的展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-79页
攻硕期间取得的研究成果第79-80页

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