骨龄识别系统中的定位问题与桡骨识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 概述 | 第10-18页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．1．1 数字图像处理的应用领域及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1．1．2 数字图像处理的特点 | 第11页 |
| 1．2 本论文的研究内容 | 第11-14页 |
| 1．3 实验图像的来源 | 第14-17页 |
| 1．3．1 骨龄识别系统简介 | 第14-17页 |
| 1．4 选题的意义 | 第17-18页 |
| 第二章 图像增强 | 第18-32页 |
| 2．1 灰度修正的理论基础及应用 | 第18-25页 |
| 2．1．1 理论基础 | 第18-20页 |
| 2．1．2 实例应用 | 第20-25页 |
| 2．2 平滑与锐化的理论基础及应用 | 第25-30页 |
| 2．2．1 平滑线性滤波的理论基础 | 第27-28页 |
| 2．2．2 实例应用 | 第28-29页 |
| 2．2．3 锐化处理简介 | 第29-30页 |
| 2．3 边缘检测的理论依据 | 第30-31页 |
| 2．4 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 手掌中的定位问题 | 第32-44页 |
| 3．1 手指的提取 | 第32-35页 |
| 3．1．1 曲线的细化与跟踪 | 第32-33页 |
| 3．1．2 应用 | 第33-35页 |
| 3．2 指节的定位 | 第35-40页 |
| 3．2．1 Sobel边缘算子简介 | 第35页 |
| 3．2．2 实例应用 | 第35-39页 |
| 3．2．3 小结 | 第39-40页 |
| 3．3 手腕部位的处理 | 第40-42页 |
| 3．3．1 投影运算 | 第40页 |
| 3．3．2 腕部的确定 | 第40-41页 |
| 3．3．3 挠骨和尺骨的分离实现 | 第41-42页 |
| 3．4 小结 | 第42-44页 |
| 第四章 挠骨的识别过程 | 第44-52页 |
| 4．1 模式识别的研究方法概述 | 第44-45页 |
| 4．2 桡骨(RADIUS)的识别参数分析 | 第45-48页 |
| 4．2．1 桡骨模板的特征分析 | 第46页 |
| 4．2．2 设想的识别方案 | 第46-48页 |
| 4．3 LoG边缘算子的介绍 | 第48-52页 |
| 4．3．1 初试 LoG算子得到的结果 | 第49-50页 |
| 4．3．2 小结 | 第50-52页 |
| 第五章 图像分割研究 | 第52-60页 |
| 5．1 概述 | 第52页 |
| 5．2 全局阈值分割 | 第52-55页 |
| 5．2．1 理论简介 | 第52-53页 |
| 5．2．2 实现与应用 | 第53-55页 |
| 5．3 OTSU分割算法 | 第55-57页 |
| 5．3．1 理论介绍 | 第55-56页 |
| 5．3．2 应用 | 第56-57页 |
| 5．4 二维直方图分割 | 第57-58页 |
| 5．5 分割算法小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
