基于多特征的医学图像检索技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 医学图像特征及其检索技术 | 第15-26页 |
| 2.1 医学图像特征分类概述 | 第15-16页 |
| 2.2 医学图像的特点 | 第16-17页 |
| 2.2.1 多模态性 | 第16页 |
| 2.2.2 不确定性 | 第16-17页 |
| 2.2.3 信息载体多元性 | 第17页 |
| 2.2.4 总结 | 第17页 |
| 2.3 医学图像的特征 | 第17-23页 |
| 2.3.1 医学图像的颜色特征 | 第18-19页 |
| 2.3.2 医学图像的形状特征 | 第19-20页 |
| 2.3.3 医学图像的纹理特征 | 第20-22页 |
| 2.3.4 医学图像的空间关系特征 | 第22-23页 |
| 2.4 基于内容的医学图像检索技术 | 第23-24页 |
| 2.4.1 图像特征库 | 第23页 |
| 2.4.2 相似性度量 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 医学图像的特征提取算法 | 第26-49页 |
| 3.1 医学图像预处理 | 第26-27页 |
| 3.2 灰度直方图 | 第27-32页 |
| 3.2.1 医学图像中的灰度直方图特征 | 第28-29页 |
| 3.2.2 灰度直方图特征提取算法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 实验设计与分析 | 第30-32页 |
| 3.3 灰度共生矩阵 | 第32-41页 |
| 3.3.1 医学图像中的灰度共生矩阵 | 第32-37页 |
| 3.3.2 灰度共生矩阵特征提取算法 | 第37-40页 |
| 3.3.3 实验设计与分析 | 第40-41页 |
| 3.4 不变矩 | 第41-47页 |
| 3.4.1 医学图像中Hu不变矩特征 | 第41-44页 |
| 3.4.2 Hu不变矩特征提取算法 | 第44-45页 |
| 3.4.3 实验设计与分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于模糊集的医学图像多特征融合 | 第49-59页 |
| 4.1 模糊集理论概述 | 第49-55页 |
| 4.1.1 模糊集理论的诞生、发展以及应用 | 第49-50页 |
| 4.1.2 模糊性及其数学意义 | 第50-51页 |
| 4.1.3 模糊集的分类和表示方法 | 第51-53页 |
| 4.1.4 隶属函数 | 第53-55页 |
| 4.2 医学图像的模糊内容特征 | 第55-56页 |
| 4.2.1 图像特征模糊化表示 | 第55页 |
| 4.2.2 图像模糊特征相似度计算 | 第55-56页 |
| 4.3 基于模糊集的医学图像多特征融合及匹配 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于多特征的医学图像检索实验 | 第59-70页 |
| 5.1 医学图像检索系统总体设计 | 第59-61页 |
| 5.1.1 系统设计思想 | 第59页 |
| 5.1.2 系统环境 | 第59-60页 |
| 5.1.3 系统结构 | 第60-61页 |
| 5.2 医学图像检索系统功能设计 | 第61-62页 |
| 5.2.1 图像预读模块功能设计 | 第61页 |
| 5.2.2 特征提取模块功能设计 | 第61-62页 |
| 5.2.3 特征模糊化模块功能设计 | 第62页 |
| 5.2.4 图像匹配模块功能设计 | 第62页 |
| 5.3 系统实验和结果分析 | 第62-69页 |
| 5.3.1 实验数据来源 | 第62-63页 |
| 5.3.2 多特征融合检索实验 | 第63-66页 |
| 5.3.3 容差对检索效果的影响实验 | 第66-67页 |
| 5.3.4 不同算法的效果对比实验 | 第67-68页 |
| 5.3.5 基于SVM的系统改进实验 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
