| 1 绪论 | 第1-17页 |
| ·概述 | 第9-11页 |
| ·医学影像技术简介 | 第9页 |
| ·医学影像技术与数字图像处理技术的关系 | 第9-11页 |
| ·研究医学图像去噪处理的意义 | 第11-13页 |
| ·对医学图像去噪处理的意义 | 第11-12页 |
| ·研究医学图像去噪方法的意义 | 第12-13页 |
| ·医学图像去噪的技术背景及发展状况 | 第13-15页 |
| ·本文的内容安排和创新点 | 第15-17页 |
| 2 医学成像及图像噪声分析 | 第17-23页 |
| ·图像噪声概述 | 第17-19页 |
| ·图像噪声的含义和分类 | 第17页 |
| ·图像噪声的衡量 | 第17-18页 |
| ·图像加噪的数学方法 | 第18-19页 |
| ·典型医学图像噪声分析 | 第19-22页 |
| ·超声图像噪声分析 | 第20页 |
| ·磁共振图像噪声分析 | 第20-21页 |
| ·X -CT图像噪声分析 | 第21-22页 |
| ·红外图像噪声分析 | 第22页 |
| ·医学图像去噪的一般步骤 | 第22-23页 |
| 3 一些传统的非线性数字滤波技术 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·中值滤波算法及改进 | 第23-26页 |
| ·普通中值滤波算法和自适应加权中值滤波算法 | 第23-24页 |
| ·改进的自适应加权中值滤波算法 | 第24-26页 |
| ·基于邻域统计特性的滤波算法 | 第26-29页 |
| ·Lee滤波器 | 第29-31页 |
| ·Frost滤波器 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于各向异性扩散的非线性滤波技术 | 第33-55页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于各向异性扩散方程的滤波去噪原理 | 第33-40页 |
| ·各向异性扩散方程的引入 | 第33-35页 |
| ·去噪原理 | 第35-40页 |
| ·各向异性扩散方程的离散形式 | 第40-42页 |
| ·空间离散和时间离散 | 第40-41页 |
| ·Perona滤波扩散方程的离散形式 | 第41页 |
| ·各向异性扩散方程的离散形式 | 第41-42页 |
| ·Perona非线性扩散方程与Lee滤波器和Frost滤波器的关系 | 第42-44页 |
| ·Perona非线性扩散方程与Lee滤波器的关系 | 第42-43页 |
| ·Perona非线性扩散方程与Frost滤波器的关系 | 第43-44页 |
| ·几种改进的各向异性扩散滤波算法 | 第44-51页 |
| ·两种关于Perona非线性滤波的改进算法 | 第44-49页 |
| ·基于可加性分解思想的各向异性滤波算法 | 第49-51页 |
| ·滤波停止时间 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 基于小波变换的数字图像去噪技术 | 第55-74页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·小波变换去噪分析 | 第55-64页 |
| ·多分辨率分析 | 第55-59页 |
| ·小波变换 | 第59-61页 |
| ·小波变换对图像去噪的一般原理和方法 | 第61-62页 |
| ·小波系数阈值门限法对图像去噪的研究 | 第62-64页 |
| ·小波变换与Perona各向同性扩散方程的关系 | 第64-69页 |
| ·Haar小波函数 | 第65-66页 |
| ·关系论证 | 第66-67页 |
| ·三种小波系数的修正函数 | 第67-69页 |
| ·两种优良的小波去噪算法 | 第69-73页 |
| ·一种基于预滤波分解的小波系数阈值化去噪算法 | 第69-72页 |
| ·基于一种小波系数修正函数的去噪算法 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 实验分析及效果评价 | 第74-87页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·图像去噪效果的评价方法 | 第74-76页 |
| ·主观评价法 | 第74-75页 |
| ·客观评价法 | 第75-76页 |
| ·实验分析 | 第76-86页 |
| ·仿真实验分析 | 第76-82页 |
| ·医学图像去噪实验 | 第82-86页 |
| ·效果评价 | 第86-87页 |
| 7 结束语 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第93页 |