| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 胶囊内窥镜的发展及国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.1.2 基于无线胶囊内窥镜图像出血检测技术的国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12页 |
| 1.3 完成工作和贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要工作与结构 | 第13-15页 |
| 2 分类检测算法 | 第15-22页 |
| 2.1 机器学习理论 | 第15-16页 |
| 2.1.1 学习的类型 | 第16页 |
| 2.2 经典的监督式学习方法的介绍 | 第16-21页 |
| 2.2.1 线性判别分析 | 第16-18页 |
| 2.2.2 K近邻 | 第18页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第18-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 无线胶囊内窥镜图像的预处理 | 第22-35页 |
| 3.1 ROI提取 | 第23-25页 |
| 3.2 去噪处理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第25-26页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第26-27页 |
| 3.2.3 维纳滤波 | 第27-28页 |
| 3.3 对比度增强 | 第28-32页 |
| 3.3.1 HE图像增强 | 第28-30页 |
| 3.3.2 CLAHE图像增强 | 第30-32页 |
| 3.4 直方图彩色校正和实验结果 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 无线胶囊内窥镜图像的特征提取 | 第35-55页 |
| 4.1 彩色空间 | 第35-41页 |
| 4.1.1 CIELAB彩色空间 | 第36-38页 |
| 4.1.2 HSI彩色空间 | 第38-40页 |
| 4.1.3 CMYK彩色空间 | 第40-41页 |
| 4.2 灰度变换增强 | 第41-45页 |
| 4.3 基于颜色直方图向量特征提取 | 第45-48页 |
| 4.3.1 第一阶段二值化显著区域特征提取 | 第45-46页 |
| 4.3.2 第二阶段六维向量特征提取和归一化处理 | 第46-47页 |
| 4.3.3 支持向量机的设计 | 第47页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第47-48页 |
| 4.4 基于二值向量颜色特征快速提取 | 第48-54页 |
| 4.4.1 二值向量的由来 | 第48-49页 |
| 4.4.2 二值特征向量提取 | 第49-51页 |
| 4.4.3 支持向量机的设计 | 第51-52页 |
| 4.4.4 实验结果 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结 | 第55-57页 |
| 5.1 论文总结 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |