| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 青光眼现状分析 | 第8页 |
| 1.2 青光眼国内外研究状况 | 第8-9页 |
| 1.3 基于图像分割的青光眼识别研究意义 | 第9-10页 |
| 1.4 图像分割基本方法综述 | 第10-20页 |
| 1.4.1 基于点、线检测分割 | 第10-12页 |
| 1.4.2 基于边缘检测分割 | 第12-15页 |
| 1.4.3 基于阈值分割 | 第15-17页 |
| 1.4.4 基于区域分割 | 第17-18页 |
| 1.4.5 基于数学形态学分割 | 第18-20页 |
| 1.4.6 基于马尔科夫随机场分割 | 第20页 |
| 1.5 论文的主要内容和结构 | 第20-21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 图像分割中MRF相关理论 | 第22-29页 |
| 2.1 概述 | 第22页 |
| 2.2 马尔科夫随机场相关概念 | 第22-23页 |
| 2.3 MRF与GRF的等价关系 | 第23-25页 |
| 2.4 图像分割中MRF-MAP框架理论 | 第25-26页 |
| 2.5 基于MRF在图像分割中的建模 | 第26-28页 |
| 2.5.1 标号场模型 | 第26-27页 |
| 2.5.2 特征场模型 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 眼底图视杯视盘分割提取 | 第29-42页 |
| 3.1 眼底图像增强技术分析 | 第29-32页 |
| 3.1.1 灰度变换增强 | 第29-30页 |
| 3.1.2 直方图均衡化增强 | 第30-31页 |
| 3.1.3 图像增强实验及结果分析 | 第31-32页 |
| 3.2 基于MRF眼底图视杯视盘分割 | 第32-36页 |
| 3.2.1 标号场参数估计 | 第32页 |
| 3.2.2 特征场参数估计 | 第32-33页 |
| 3.2.3 MRF分割算法实现 | 第33-34页 |
| 3.2.4 视杯视盘分割实验及结果分析 | 第34-36页 |
| 3.3 基于MPP近似视杯视盘轮廓提取 | 第36-41页 |
| 3.3.1 基于紧缩的最小周长多边形(MPP)逼近法理论 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实现MPP的算法 | 第37-39页 |
| 3.3.3 视杯视盘轮廓提取实验及结果分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 青光眼眼底图像识别 | 第42-52页 |
| 4.1 青光眼识别方法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 血管弯曲点位移识别 | 第42-43页 |
| 4.1.2 杯盘比识别 | 第43页 |
| 4.1.3 ISNT法则识别 | 第43-44页 |
| 4.2 青光眼的识别 | 第44-51页 |
| 4.2.1 欧式距离识别法 | 第45-48页 |
| 4.2.2 相关系数识别法 | 第48-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |