眼科高频超声成像中斑点噪声抑制算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 眼科超声生物显微镜的发展及历史 | 第8-9页 |
| 1.3 超声图像中斑点噪声去除的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 本文创新点 | 第11页 |
| 1.5 本文安排内容 | 第11-12页 |
| 第二章 超声去噪相关理论 | 第12-23页 |
| 2.1 超声波的特性及成像分析 | 第12-14页 |
| 2.1.1 超声波的特性 | 第12-13页 |
| 2.1.2 超声成像分析 | 第13-14页 |
| 2.2 UBM诊断基本原理 | 第14-16页 |
| 2.2.1 UBM在临床中的应用 | 第14页 |
| 2.2.2 UBM系统组成 | 第14-16页 |
| 2.2.3 UBM超声成像特点 | 第16页 |
| 2.3 斑点噪声产生原因及模型 | 第16-19页 |
| 2.3.1 超声成像过程中的噪声 | 第16-17页 |
| 2.3.2 斑点噪声产生原因 | 第17页 |
| 2.3.3 斑点噪声的模型 | 第17-19页 |
| 2.4 斑点去噪评价指标 | 第19-22页 |
| 2.4.1 主观评测 | 第19页 |
| 2.4.2 客观评测 | 第19-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 超声图像滤波算法概述 | 第23-31页 |
| 3.1 基于空域 | 第23-26页 |
| 3.1.1 线性滤波 | 第23-24页 |
| 3.1.2 非线性滤波 | 第24页 |
| 3.1.3 基于统计特征的滤波 | 第24-26页 |
| 3.2 基于变换域的滤波算法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 频域变换 | 第26-27页 |
| 3.2.2 小波变换 | 第27-28页 |
| 3.3 基于特定理论 | 第28-31页 |
| 3.3.1 神经网络 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于形态学的方法 | 第29页 |
| 3.3.3 基于扩散理论的滤波方法 | 第29-31页 |
| 第四章 改进的斑点抑制各向异性算法 | 第31-46页 |
| 4.1 基于扩散的基本理论 | 第31-32页 |
| 4.2 各向异性扩散的模型 | 第32-39页 |
| 4.2.1 P-M模型 | 第32-34页 |
| 4.2.2 相干非线性各向异性滤波 | 第34-37页 |
| 4.2.3 SRAD模型 | 第37-39页 |
| 4.3 对SRAD的改进 | 第39-46页 |
| 4.3.1 对扩散系数的改进 | 第39-40页 |
| 4.3.2 对扩散模板的改进 | 第40-42页 |
| 4.3.3 改进后SRAD与其他算法的效果比较 | 第42-46页 |
| 第五章 基于拉普拉斯金字塔的图像去噪 | 第46-58页 |
| 5.1 拉普拉斯金字塔的分解和重构 | 第46-50页 |
| 5.1.1 高斯金字塔 | 第46-48页 |
| 5.1.2 拉普拉斯金字塔 | 第48-49页 |
| 5.1.3 图像的反向重建 | 第49-50页 |
| 5.2 在拉普拉斯金字塔域对图像进行处理 | 第50-58页 |
| 5.2.1 拉普拉斯金字塔分解 | 第50-51页 |
| 5.2.2 分层斑点噪声抑制 | 第51-52页 |
| 5.2.3 滤波算法的比较 | 第52-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 硕士期间发表的文章和申请的专利 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
