多尺度医学图像增强算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-33页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·DR影像系统原理及数字X光影像特点分析 | 第10-12页 |
| ·DR影像系统原理 | 第10页 |
| ·数字X线摄影的特点 | 第10-12页 |
| ·传统的医学图像增强技术概况 | 第12-25页 |
| ·常见的空域增强法 | 第14-21页 |
| ·常见的频域增强法 | 第21-25页 |
| ·国内外常见的DR医学图像增强方法 | 第25-29页 |
| ·传统的图像增强技术 | 第25页 |
| ·单一尺度图像增强方法 | 第25-26页 |
| ·基于多尺度分析的图像增强方法 | 第26页 |
| ·模糊增强方法 | 第26-27页 |
| ·基于遗传算法的图像增强技术 | 第27-28页 |
| ·基于人类视觉的图像增强技术 | 第28-29页 |
| ·小波图像增强方法 | 第29页 |
| ·常见图像增强中存在的问题 | 第29-30页 |
| ·本文的主要研究工作及文章结构组织 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 2 多尺度分析理论及图像增强方法 | 第33-39页 |
| ·多尺度技术的发展 | 第33页 |
| ·基于多尺度的DR图像增强方法 | 第33-37页 |
| ·分解与重建 | 第33-35页 |
| ·细节塔层系数的调整 | 第35-36页 |
| ·增强图像整体对比度 | 第36页 |
| ·改善局部区域对比度 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 3 改进的多尺度医学图像增强方法 | 第39-49页 |
| ·算法的提出及其基本原理 | 第39-40页 |
| ·高斯金字塔分解 | 第40-42页 |
| ·重建 | 第42-43页 |
| ·高频细节图像增强 | 第43-46页 |
| ·低频图像增强 | 第46-47页 |
| ·实验与结果 | 第47-49页 |
| 4 基于窗宽窗位调整的图像增强 | 第49-59页 |
| ·窗宽窗位及调整 | 第49-51页 |
| ·窗宽窗位 | 第49-50页 |
| ·窗宽窗位的调整 | 第50-51页 |
| ·算法实现 | 第51-52页 |
| ·窗宽窗位调整算法 | 第51页 |
| ·相关函数说明 | 第51-52页 |
| ·医学图像显示过程算法改进 | 第52-56页 |
| ·基于LUT算法的图像显示过程 | 第53-54页 |
| ·Bresenham算法 | 第54页 |
| ·基于Bresenham算法的LUT生成过程优化 | 第54-55页 |
| ·部分优化代码 | 第55-56页 |
| ·实验与结果 | 第56-58页 |
| ·图像质量评价 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论和展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 附录：攻读学位期间的主要学术成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
