| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究背景 | 第13-20页 |
| 1.2.1 虹膜异常特征与健康诊断研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 计算机辅助虹膜健康诊断国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3 环状特征检测与健康诊断国内外研究状况 | 第20-25页 |
| 1.3.1 环状特征的形成与健康之间的关系 | 第20-24页 |
| 1.3.2 角膜老年环检测算法国内外研究状况 | 第24-25页 |
| 1.3.3 K-F环检测算法国内外研究状况 | 第25页 |
| 1.4 目前存在的问题及本文研究目的 | 第25-26页 |
| 1.4.1 目前存在问题 | 第25-26页 |
| 1.4.2 本文研究目标 | 第26页 |
| 1.5 本文研究内容及安排 | 第26-27页 |
| 1.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第2章 图像的采集及预处理 | 第28-38页 |
| 2.1 图像的采集 | 第28-33页 |
| 2.1.1 图像采集装置 | 第28-31页 |
| 2.1.2 目前图像采集设备存在的问题 | 第31页 |
| 2.1.3 图库的建立 | 第31-33页 |
| 2.2 图像预处理 | 第33-36页 |
| 2.2.1 图像的定位 | 第33-36页 |
| 2.2.2 检测候选区域的确定 | 第36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于Union-Find算法的角膜老年环粗分类 | 第38-52页 |
| 3.1 基于UNION-FIND算法目标粗分类流程 | 第38-40页 |
| 3.1.1 角膜老年环粗分类存在的问题 | 第38页 |
| 3.1.2 角膜老年环粗分类流程 | 第38-40页 |
| 3.2 UNION-FIND算法理论 | 第40-42页 |
| 3.2.1 并查集基本概念 | 第40页 |
| 3.2.2 并查集的基本操作 | 第40-42页 |
| 3.3 UNION-FIND算法在角膜老年环检测中的应用 | 第42-46页 |
| 3.3.1 遮挡检测 | 第42-43页 |
| 3.3.2 基于Union-Find算法目标聚类 | 第43-45页 |
| 3.3.3 目标分类 | 第45-46页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第46-49页 |
| 3.4.1 有效区域分割实验 | 第46-47页 |
| 3.4.2 参数选择实验 | 第47-48页 |
| 3.4.3 有效性验证实验 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 第4章 基于多尺度颜色替换的角膜老年环粗分类 | 第52-66页 |
| 4.1 基于多尺度颜色替换算法检测流程 | 第52-53页 |
| 4.1.1 存在的问题 | 第52页 |
| 4.1.2 检测流程 | 第52-53页 |
| 4.2 多尺度颜色替换分割算法 | 第53-57页 |
| 4.2.1 颜色量化与标记 | 第53-55页 |
| 4.2.2 多尺度颜色替换算法 | 第55页 |
| 4.2.3 颜色替换策略 | 第55-56页 |
| 4.2.4 角膜老年环区域的提取 | 第56-57页 |
| 4.3 算法误差及鲁棒性分析 | 第57-60页 |
| 4.3.1 分割结果误差分析 | 第57-58页 |
| 4.3.2 干扰去除原理分析 | 第58-60页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第60-64页 |
| 4.4.1 分割算法实验 | 第60-63页 |
| 4.4.2 有效性验证实验 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 基于梯度响应最优的角膜老年环检测 | 第66-88页 |
| 5.1 检测区域的确定及检测流程 | 第66-68页 |
| 5.1.1 检测区域的确定 | 第66页 |
| 5.1.2 检测流程 | 第66-68页 |
| 5.2 四元数彩色图像边缘检测理论 | 第68-69页 |
| 5.2.1 四元数基本概念 | 第68页 |
| 5.2.2 四元数边缘检测 | 第68-69页 |
| 5.3 基于梯度响应最优的角膜老年环边界检测 | 第69-74页 |
| 5.3.1 角膜老年环边界梯度响应分析 | 第69-71页 |
| 5.3.2 角膜老年环边界梯度响应最优映射 | 第71-73页 |
| 5.3.3 单方向领域跟踪 | 第73-74页 |
| 5.4 光照影响检测 | 第74-76页 |
| 5.5 特征量化算法 | 第76-77页 |
| 5.5.1 尺度量化算法 | 第76页 |
| 5.5.2 颜色量化算法 | 第76-77页 |
| 5.6 评价指标 | 第77-78页 |
| 5.7 实验与结果分析 | 第78-86页 |
| 5.7.1 角膜老年环边界检测实验 | 第78-79页 |
| 5.7.2 光照影响实验 | 第79-80页 |
| 5.7.3 有效性验证实验 | 第80-82页 |
| 5.7.4 量化检测稳定性实验 | 第82-86页 |
| 5.8 本章小节 | 第86-88页 |
| 第6章 HSI色彩空间下K-F环的粗分类与量化检测 | 第88-100页 |
| 6.1 HSI空间下K-F环特征分析 | 第88-91页 |
| 6.1.1 HSI色彩空间及颜色选择特性 | 第88-90页 |
| 6.1.2 HSI色彩空间K-F环特性分析 | 第90-91页 |
| 6.2 HSI色彩空间下K-F环的粗分类及量化检测 | 第91-94页 |
| 6.2.1 光斑影响的去除 | 第91-92页 |
| 6.2.2 颜色通道融合 | 第92-93页 |
| 6.2.3 K-F环色彩信息特征提取 | 第93-94页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第94-99页 |
| 6.3.1 光照影响实验及分析 | 第94-96页 |
| 6.3.2 检测结果及分析 | 第96-98页 |
| 6.3.3 算法鲁棒性分析 | 第98-99页 |
| 6.4 本章小节 | 第99-100页 |
| 第7章 基于梯度响应最优的K-F环检测 | 第100-106页 |
| 7.1 基于梯度响应最优K-F环检测 | 第100-103页 |
| 7.1.1 检测区域的确定 | 第100页 |
| 7.1.2 K-F环内外边界梯度分析 | 第100-101页 |
| 7.1.3 梯度响应最优映射 | 第101-102页 |
| 7.1.4 边界跟踪 | 第102-103页 |
| 7.2 K-F环检测算法实验分析 | 第103-105页 |
| 7.2.1 边界检测实验分析 | 第103页 |
| 7.2.2 有效性分析实验 | 第103-105页 |
| 7.3 本章小结 | 第105-106页 |
| 第8章 结论与展望 | 第106-109页 |
| 8.1 结论 | 第106-107页 |
| 8.2 展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-116页 |
| 在学研究成果 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
