采用Gabor小波纹理特征的基于内容医学图像检索
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·CBIR系统框架和关键技术 | 第10-12页 |
| ·纹理特征提取研究的国内外现状 | 第12-15页 |
| ·本文工作和论文组织 | 第15-17页 |
| 第2章 纹理分析方法研究 | 第17-29页 |
| ·纹理 | 第17-18页 |
| ·纹理的描述 | 第18-19页 |
| ·基于统计的方法 | 第19-22页 |
| ·灰度直方图 | 第19页 |
| ·边缘方向直方图 | 第19-20页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第20-22页 |
| ·基于结构的方法 | 第22页 |
| ·基于频谱的方法 | 第22-29页 |
| ·傅里叶变换 | 第22-23页 |
| ·2D Gabor变换 | 第23-24页 |
| ·小波变换 | 第24-25页 |
| ·傅里叶分析、Gabor分析和小波分析的比较 | 第25-29页 |
| 第3章 基于小波的纹理分析方法 | 第29-51页 |
| ·小波理论发展简史 | 第29-30页 |
| ·小波基本理论 | 第30-36页 |
| ·时宽、频宽和分辨率 | 第30-33页 |
| ·连续小波变换 | 第33-34页 |
| ·离散小波变换 | 第34-35页 |
| ·二维小波变换 | 第35-36页 |
| ·基于小波的纹理分析方法 | 第36-46页 |
| ·金字塔结构的小波变换 | 第36-39页 |
| ·树状结构的小波变换 | 第39-40页 |
| ·二维Gabor小波变换 | 第40-43页 |
| ·PWT与TWT的比较 | 第43-46页 |
| ·图像的小波特性 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-51页 |
| 第4章 基于PWT算法的医学图像纹理特征提取 | 第51-59页 |
| ·纹理分析在医学影像中的应用 | 第51-52页 |
| ·采用PWT的医学图像纹理特征提取 | 第52-54页 |
| ·基于PWT的纹理特征提取过程描述 | 第52页 |
| ·纹理测度 | 第52-53页 |
| ·边界处理 | 第53-54页 |
| ·仿真及性能分析 | 第54-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于Gabor小波的纹理特征提取 | 第59-69页 |
| ·Gabor小波纹理特征提取的理论基础 | 第59-60页 |
| ·显著多尺度多方向模糊集 | 第60-61页 |
| ·纹理特征的表示和相似性度量 | 第61-63页 |
| ·纹理特征的提取和表示 | 第61页 |
| ·相似性度量 | 第61-63页 |
| ·仿真及性能分析 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-69页 |
| 第6章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第76页 |
