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基于SV数学形态学的医学图像处理方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
Contents第10-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·选题背景及意义第13-14页
   ·国内外研究动态第14-16页
   ·论文主要内容第16页
   ·论文的组织结构第16-18页
第二章 数学形态学理论框架第18-41页
   ·预备知识第18-25页
     ·集合概述第18-21页
     ·格的相关概念第21-22页
     ·完备格相关概念及性质第22-25页
   ·经典数学形态学概述第25-33页
     ·二值数学形态学第25-29页
     ·灰度数学形态学第29-32页
     ·形态学表示定理第32-33页
   ·Abelian群数学形态学第33-40页
     ·相关定义第33-34页
     ·Abelian群上的二值数学形态学第34-35页
     ·Abelian群上的阴影集理论与Abelian群上的灰度形态学第35-40页
   ·本章小结第40-41页
第三章 SV数学形态学第41-59页
   ·二值图像的SV数学形态学第41-47页
     ·SV二值数学形态学第41-43页
     ·SV核表示理论第43页
     ·基表示理论第43-46页
     ·SV结构元素举例第46-47页
   ·灰度图像SV数学形态学第47-54页
     ·SV Function-Processing基本形态学系统第47-50页
     ·SV核和基表示第50-52页
     ·SV结构函数举例第52-54页
   ·SVMM边缘检测算子第54-58页
     ·结构元素定义第54-55页
     ·边缘检测算法第55-57页
     ·仿真结果与分析第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 医学图像处理第59-65页
   ·医学图像处理的意义和方法第59-60页
     ·医学图像处理的意义第59页
     ·医学图像处理方法第59-60页
   ·计算机技术在医学图像处理中的应用第60-64页
     ·在CT和MRI中的应用第61-63页
     ·在显微镜图像中的应用第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第五章 SV细胞图像边缘检测第65-77页
   ·基于微分算子的细胞边缘检测第65-69页
     ·微分算子概述第65-66页
     ·传统Canny算子第66-69页
   ·基于多元形态学细胞边缘检测第69-72页
     ·结构元素的选择第69-70页
     ·边缘检测算子第70-72页
   ·基于SV形态学细胞边缘检测第72-76页
     ·结构元素的选择第72-73页
     ·边缘检测第73-74页
     ·边缘连接第74-76页
   ·本章小结第76-77页
总结与展望第77-78页
参考文献第78-83页
攻读学位期间发表论文第83-84页
攻读学位期间申请实用新型第84-86页
致谢第86页

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