医疗图像隐私保护算法与共享机制的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及目的意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 文本区域检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 图像加密研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 2 相关理论基础 | 第20-28页 |
| 2.1 最大稳定极值区域 | 第20页 |
| 2.2 角点检测 | 第20-23页 |
| 2.2.1 SUSAN算法优点 | 第21页 |
| 2.2.2 SUSAN角点检测算法 | 第21-23页 |
| 2.3 混沌理论 | 第23-26页 |
| 2.3.1 混沌的发展 | 第23页 |
| 2.3.2 混沌的判定 | 第23-24页 |
| 2.3.3 几种典型的混沌系统 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 医疗图像文本区域检测 | 第28-36页 |
| 3.1 医疗图像最大稳定极值区域提取 | 第28-29页 |
| 3.2 成分特征分析滤除 | 第29-30页 |
| 3.3 改进的SUSAN角点检测算法进行检测 | 第30-32页 |
| 3.4 第二次滤除 | 第32-34页 |
| 3.5 膨胀处理得到最终区域 | 第34页 |
| 3.6 提取各小块区域 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 医疗图像文本区域多级访问控制 | 第36-44页 |
| 4.1 图像置乱 | 第36-37页 |
| 4.2 混沌系统 | 第37页 |
| 4.3 医疗图像加密过程 | 第37-40页 |
| 4.3.1 对个人信息区域的加密 | 第38-39页 |
| 4.3.2 对整幅图像进行加密 | 第39-40页 |
| 4.4 医疗图像解密过程 | 第40-42页 |
| 4.4.1 对整幅图像进行解密 | 第40-41页 |
| 4.4.2 对个人信息区域的解密 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 5.1 文本区域检测实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 5.2 加密算法实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 5.2.1 密钥空间分析 | 第45页 |
| 5.2.2 密钥敏感性分析 | 第45-46页 |
| 5.2.3 直方图分析 | 第46-47页 |
| 5.2.4 信息熵分析 | 第47-48页 |
| 5.2.5 相邻像素相关性分析 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
