多特征融合技术的研究及其在医学图像识别中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·医学图像特征级融合研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 2 图像特征级融合技术基础 | 第13-24页 |
| ·医学图像融合技术概述 | 第13-14页 |
| ·信息融合模型 | 第14-18页 |
| ·基于输入输出特征的融合模型 | 第14-15页 |
| ·分层融合模型 | 第15-18页 |
| ·特征级融合模型 | 第18页 |
| ·特征级融合相关技术与算法 | 第18-23页 |
| ·数据降维技术 | 第18-20页 |
| ·基于多元统计分析的降维方法 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 医学图像特征提取 | 第24-40页 |
| ·医学图像采集与特点 | 第24-25页 |
| ·特征提取 | 第25-39页 |
| ·颜色特征 | 第26-29页 |
| ·纹理特征 | 第29-37页 |
| ·形状特征 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 PCA 在特征级融合中的应用 | 第40-58页 |
| ·PCA 算法思想 | 第40-42页 |
| ·PCA 在特征级融合中的应用 | 第42-47页 |
| ·图像预处理 | 第42-44页 |
| ·特征提取 | 第44页 |
| ·特征归一化 | 第44-45页 |
| ·PCA 融合实现 | 第45-47页 |
| ·分类器设计 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-57页 |
| ·系统平台及实验样本图像说明 | 第48-50页 |
| ·训练部分 | 第50-52页 |
| ·识别部分 | 第52-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 模糊方法结合 PCA 在特征级融合中的应用 | 第58-68页 |
| ·模糊方法思想 | 第58-61页 |
| ·模糊方法结合 PCA 在特征级融合中的应用 | 第61-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 结论 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68页 |
| ·未来工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录 | 第74页 |
