视网膜血管图像处理的若干关键问题研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·研究意义及视网膜血管病变分析 | 第13-16页 |
| ·课题的研究现状 | 第16-24页 |
| ·视网膜血管分割的研究现状 | 第17-19页 |
| ·视网膜血管管径量化的研究现状 | 第19-20页 |
| ·视网膜血管图像视盘定位的研究现状 | 第20-22页 |
| ·视网膜血管节点提取与分类的研究现状 | 第22页 |
| ·视网膜血管形态识别的研究现状 | 第22-24页 |
| ·本文的的研究内容和章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 眼底血管图像的采集与预处理 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·眼底血管图像的采集 | 第26-30页 |
| ·人眼结构 | 第26-28页 |
| ·图像采集 | 第28-30页 |
| ·眼底血管图像的预处理 | 第30-39页 |
| ·光照均衡化处理 | 第32页 |
| ·图像增强 | 第32-37页 |
| ·二值化处理 | 第37-38页 |
| ·细化处理及边缘提取 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于灰度图像的管径自动测量及应用 | 第40-60页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·视网膜血管结构分析 | 第41-42页 |
| ·维纳滤波器消除噪声 | 第42-43页 |
| ·粗略中心点提取 | 第43-47页 |
| ·Hessian矩阵 | 第47-48页 |
| ·算法应用原理 | 第48-49页 |
| ·曲线拟合 | 第48页 |
| ·算法步骤 | 第48-49页 |
| ·试验结果与分析 | 第49-52页 |
| ·测量结果在分叉角测量中的应用 | 第52-59页 |
| ·分叉角的定义 | 第53-55页 |
| ·分叉角测量 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 视网膜图像中自动定位视盘的快速方法 | 第60-71页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·视盘粗定位 | 第61-64页 |
| ·视盘垂直坐标的粗定位 | 第61页 |
| ·视盘水平坐标的粗定位 | 第61-64页 |
| ·Hough变换精确定位视盘位置 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 视网膜血管图像特征点自动提取和分类 | 第71-84页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·视网膜血管节点特征分析 | 第71-73页 |
| ·基于CPDA的角点检测技术 | 第73-74页 |
| ·骨架结构的节点检测 | 第74-76页 |
| ·基于二值图像的节点检测与分类 | 第76-82页 |
| ·自适应矩形探测器 | 第76-79页 |
| ·视网膜血管节点提取和分类 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 基于结构特征的视网膜血管形态识别 | 第84-97页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·视网膜血管节点检测 | 第85-86页 |
| ·视网膜血管节点特征提取 | 第86-90页 |
| ·点模式匹配 | 第86-88页 |
| ·节点结构特征提取 | 第88-89页 |
| ·基于结构特征的匹配算法描述 | 第89-90页 |
| ·衡量指标 | 第90-91页 |
| ·试验结果与分析 | 第91-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 结论与展望 | 第97-100页 |
| 1 本文的主要工作总结 | 第97-98页 |
| 2 对未来研究工作的展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 附件 | 第113页 |
