| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 病理图像 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图像去噪的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 图像增强的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 病理图像清晰化的研究现状 | 第15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第19-37页 |
| 2.1 图像去噪方法 | 第19-26页 |
| 2.1.1 局部滤波图像去噪 | 第19-22页 |
| 2.1.2 非局部滤波图像去噪 | 第22-24页 |
| 2.1.3 小波图像去噪 | 第24-26页 |
| 2.2 图像增强方法 | 第26-32页 |
| 2.2.1 空域图像增强技术 | 第26-28页 |
| 2.2.2 频域增强技术 | 第28-32页 |
| 2.3 优化算法 | 第32-36页 |
| 2.3.1 对偶上升法 | 第33页 |
| 2.3.2 对偶分解法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 增广拉格朗日法 | 第34-35页 |
| 2.3.4 交替方向变换乘子法 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 病理图像的清晰化方法 | 第37-63页 |
| 3.1 基于改进的块匹配方法的病理图像去噪 | 第37-43页 |
| 3.1.1 三维块匹配去噪方法 | 第37-39页 |
| 3.1.2 基于高斯加权改进的块匹配算法 | 第39-41页 |
| 3.1.3 基于改进的块匹配方法的病理图像去噪模型 | 第41-43页 |
| 3.2 病理图像去噪模型的优化 | 第43-48页 |
| 3.2.1 病理图像去噪的优化模型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 去噪图像的迭代求解 | 第44页 |
| 3.2.3 局部平滑因子求解 | 第44-46页 |
| 3.2.4 相似性因子求解 | 第46-48页 |
| 3.3 基于改进的引导滤波算法的病理图像增强 | 第48-53页 |
| 3.3.1 引导滤波 | 第48-51页 |
| 3.3.2 引导滤波算法的改进 | 第51-53页 |
| 3.4 肝血窦的清晰化 | 第53-60页 |
| 3.4.1 基于方向选择滤波的肝血窦边缘的连接 | 第54-56页 |
| 3.4.2 基于统计特征的肝血窦增强 | 第56-58页 |
| 3.4.3 基于纹理特征的脂肪滴抑制 | 第58-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第63-77页 |
| 4.1 实验数据与评价标准 | 第63-65页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第63-64页 |
| 4.1.2 评价标准 | 第64-65页 |
| 4.2 基于改进的块匹配方法图像去噪实验 | 第65-69页 |
| 4.2.1 基于高斯加权改进的块匹配算法对比实验 | 第65-67页 |
| 4.2.2 病理图像去噪模型(PIDM)对比实验 | 第67-69页 |
| 4.3 基于引导滤波的改进图像增强实验 | 第69-72页 |
| 4.4 肝血窦病理图像清晰化实验 | 第72-74页 |
| 4.4.1 基于方向选择滤波的肝血窦的边缘连接实验 | 第72-73页 |
| 4.4.2 基于统计特征的图像增强实验 | 第73-74页 |
| 4.4.3 基于纹理特征的脂肪滴抑制实验 | 第74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77-78页 |
| 5.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第85页 |