白内障超声乳化术中手术切口的实时定位
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状与进展 | 第13-16页 |
| 1.2.1 图像阈值分割 | 第14页 |
| 1.2.2 虹膜边界定位 | 第14-15页 |
| 1.2.3 图像匹配 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 角膜缘的实时定位 | 第17页 |
| 1.3.2 最陡子午线的实时跟踪 | 第17页 |
| 1.3.3 白内障手术切口定位软件的开发 | 第17-18页 |
| 1.4 解决的关键问题 | 第18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 角膜缘实时定位 | 第20-38页 |
| 2.1 眼部图像预处理 | 第20-23页 |
| 2.1.1 RGB转换HSV | 第21-22页 |
| 2.1.2 图像颜色通道分离 | 第22-23页 |
| 2.1.3 中值滤波 | 第23页 |
| 2.2 眼部图像阈值分割 | 第23-28页 |
| 2.2.1 眼部图像灰度特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 虹膜与巩膜分离 | 第24-28页 |
| 2.3 虹膜轮廓提取 | 第28-29页 |
| 2.3.1 眼部图像轮廓提取 | 第28页 |
| 2.3.2 虹膜轮廓筛选 | 第28-29页 |
| 2.4 虹膜外边界检测 | 第29-31页 |
| 2.5 角膜缘实时定位实验 | 第31-36页 |
| 2.5.1 RGB、HSV颜色空间对比实验 | 第32-33页 |
| 2.5.2 中值滤波实验 | 第33页 |
| 2.5.3 虹膜边界检测实验 | 第33-36页 |
| 2.6 分析讨论 | 第36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 最陡子午线实时跟踪 | 第38-50页 |
| 3.1 识别区域的确定 | 第39-40页 |
| 3.1.1 眼部图像不变区域 | 第39页 |
| 3.1.2 识别区域选取 | 第39-40页 |
| 3.2 特征提取与匹配 | 第40-42页 |
| 3.2.1 SIFT特征向量生成 | 第40-41页 |
| 3.2.2 SIFT特征向量匹配 | 第41页 |
| 3.2.3 特征提取与匹配结果 | 第41-42页 |
| 3.3 最陡子午线跟踪 | 第42-45页 |
| 3.4 眼球旋转角度测量实验 | 第45-46页 |
| 3.5 分析讨论 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-50页 |
| 第4章 白内障手术切口定位软件 | 第50-56页 |
| 4.1 软件系统功能 | 第50-51页 |
| 4.2 用户界面与业务流程 | 第51-55页 |
| 4.2.1 术前信息输入及视频导入 | 第51-52页 |
| 4.2.2 静态、动态定位 | 第52-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-60页 |
| 总结 | 第56-57页 |
| 展望 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
