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X射线透视成像目标提取与识别方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 课题研究现状第13-20页
        1.2.1 X射线透视成像图像简介第13-16页
        1.2.2 图像增强算法第16-18页
        1.2.3 目标提取算法第18-20页
        1.2.4 目标识别算法第20页
    1.3 论文研究内容及成果第20-22页
    1.4 本文章节安排第22-24页
第二章 基于多字典与稀疏表示的血管增强算法第24-42页
    2.1 引言第24页
    2.2 字典与稀疏表示理论基础第24-28页
        2.2.1 稀疏表示理论基础第24-26页
        2.2.2 稀疏表示字典设计第26-27页
        2.2.3 正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit OMP)第27-28页
    2.3 基于多字典与稀疏表示的血管增强算法第28-31页
        2.3.1 稀疏表示字典与增强字典生成第28-29页
        2.3.2 算法原理与步骤第29-31页
    2.4 实验结果与分析第31-40页
        2.4.1 心脏血管造影图像血管增强第31-33页
        2.4.2 视网膜血管图像血管增强第33-38页
        2.4.3 字典小块尺寸选取第38-39页
        2.4.4 字典小块筛选阈值选择第39-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第三章 基于稀疏表示与字典学习的血管提取算法第42-62页
    3.1 引言第42页
    3.2 字典学习方法简介第42-45页
        3.2.1 最优方向算法第43-44页
        3.2.2 K奇异值分解算法第44-45页
    3.3 基于稀疏表示与字典学习的血管提取算法第45-50页
        3.3.1 分割字典生成第45-48页
        3.3.2 算法原理与步骤第48-50页
    3.4 实验结果与分析第50-60页
        3.4.1 心脏血管造影图像血管区域提取第51-53页
        3.4.2 视网膜血管图像血管区域提取第53-57页
        3.4.3 字典小块尺寸选取第57页
        3.4.4 字典原子个数第57-58页
        3.4.5 字典学习循环次数第58-59页
        3.4.6 血管增强前后分割结果对比第59-60页
    3.5 本章小结第60-62页
第四章 非局部活动轮廓模型目标提取算法第62-78页
    4.1 引言第62页
    4.2 活动轮廓模型分割方法简介第62-64页
        4.2.1 参数活动轮廓模型第63页
        4.2.2 几何活动轮廓模型第63-64页
    4.3 非局部活动轮廓模型目标提取算法第64-67页
        4.3.1 融合Gabor特征图第64-66页
        4.3.2 非局部活动轮廓模型第66-67页
    4.4 实验结果与分析第67-76页
        4.4.1 人工生成图像目标提取第68-70页
        4.4.2 安检仪图像目标提取第70-74页
        4.4.3 肝脏肿瘤目标区域提取第74-75页
        4.4.4 初始轮廓对提取结果的影响第75-76页
    4.5 本章小结第76-78页
第五章 基于视觉词包和稀疏表示的安检仪图像目标识别方法第78-100页
    5.1 引言第78页
    5.2 图像特征简介第78-88页
        5.2.1 SUSAN算子第79-81页
        5.2.2 SIFT算子第81-85页
        5.2.3 SURF算子第85-88页
    5.3 基于视觉词包和稀疏表示的安检仪图像目标识别第88-95页
        5.3.1 SURF特征提取与筛选第88-90页
        5.3.2 视觉词包与识别字典生成第90-93页
        5.3.3 算法原理与步骤第93-95页
    5.4 实验结果与分析第95-98页
        5.4.1 测试数据实验结果第97页
        5.4.2 字典尺寸对识别结果的影响第97-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第六章 总结与展望第100-104页
致谢第104-106页
参考文献第106-126页
攻读博士学位期间撰写的学术论文第126页

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