| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·乳腺癌概述 | 第7页 |
| ·乳腺癌计算机辅助诊断技术 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展及现状 | 第8-10页 |
| ·多尺度几何分析方法的研究现状 | 第8-9页 |
| ·乳腺X线图像增强技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 图像表示与Directionlet变换 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·典型的二维图像表示方法 | 第13-18页 |
| ·Fourier | 第13页 |
| ·Wavelet变换 | 第13-14页 |
| ·Ridgelet变换 | 第14-16页 |
| ·Curvelet变换 | 第16页 |
| ·Contourlet变换 | 第16-18页 |
| ·Directionlet变换 | 第18-20页 |
| ·各向异性小波变换 | 第18-19页 |
| ·基于栅格的斜小波变换 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于Directionlet变换与GGMM的乳腺图像增强 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Directionlet变换系数分析 | 第21-22页 |
| ·基于GGMM的Bayes分类模型 | 第22-24页 |
| ·广义高斯混合模型 | 第22-23页 |
| ·EM算法 | 第23页 |
| ·Bayes分类 | 第23-24页 |
| ·基于Directionlet变换和GGMM的乳腺图像增强算法 | 第24-28页 |
| ·模型的选择 | 第24-25页 |
| ·非线性映射函数的设计 | 第25-27页 |
| ·基于Directionlet变换的乳腺图像增强算法实现步骤 | 第27-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-30页 |
| ·增强方法的评价标准 | 第28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于非下采样Directionlet变换的乳腺图像增强 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·非下采样Directionlet变换的构造 | 第31-33页 |
| ·基于非线性函数的图像增强算法 | 第33-36页 |
| ·增强算法分析 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·基于非下采样Directionlet变换和GGMM的图像增强算法 | 第36-38页 |
| ·增强算法分析 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于NSDT和压缩感知的乳腺图像增强 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·压缩感知基础 | 第40-41页 |
| ·基于Directionlet变换的图像压缩感知算法 | 第41-44页 |
| ·压缩感知算法分析 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-44页 |
| ·基于NSDT和压缩感知的乳腺图像增强算法 | 第44-48页 |
| ·增强算法分析 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果及参与的科研项目 | 第56-57页 |
