| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的发展状况 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状及发展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状及发展 | 第13-14页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 青光眼眼底图像采集及分析 | 第18-25页 |
| 2.1 青光眼眼底结构 | 第18-20页 |
| 2.2 图像采集 | 第20-24页 |
| 2.3 本文所使用数据集 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 视盘检测方法 | 第25-36页 |
| 3.1 视盘预处理 | 第25-27页 |
| 3.2 视盘分割 | 第27-34页 |
| 3.2.1 基于像素灰度值的分割方法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于边缘的分割方法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 Hough变换分割法 | 第32-33页 |
| 3.2.4 基于水域分割 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 视杯检测方法 | 第36-41页 |
| 4.1 预处理 | 第36-37页 |
| 4.2 视杯分割 | 第37-38页 |
| 4.2.1 阈值分割视杯 | 第37页 |
| 4.2.2 边缘检测分割视杯 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 4.4 杯盘比CDR | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 改进的区域生长算法及其在视杯分割的应用 | 第41-54页 |
| 5.1 传统算法 | 第41-42页 |
| 5.2 本文应用的分割方法 | 第42-47页 |
| 5.2.1 预处理 | 第42-44页 |
| 5.2.2 选取种子点 | 第44-45页 |
| 5.2.3 区域生长 | 第45-47页 |
| 5.3 实验结果与算法对比 | 第47-53页 |
| 5.3.1 本文改进后的区域生长算法与传统区域生长算法对比 | 第47-49页 |
| 5.3.2 本文与其他区域生长算法比对 | 第49-50页 |
| 5.3.3 算法评价 | 第50-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论 | 第54-55页 |
| 6.1 结论 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 在学研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |