| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 国内外研究和应用现状 | 第12-15页 |
| 1.1.1 国外研究和应用发展现状 | 第12-15页 |
| 1.1.2 国内研究和应用现状 | 第15页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第15-18页 |
| 1.2.1 CBIR 技术在医学领域的应用与需求的分析 | 第15-17页 |
| 1.2.2 CBIR 应用的意义 | 第17-18页 |
| 1.2.3 医学图像的 CBIR 特点 | 第18页 |
| 1.3 纹理特征在医学图像中的重要性 | 第18-20页 |
| 1.4 论文主要研究工作简介 | 第20-23页 |
| 2 ITK 和 OpenCV 背景知识 | 第23-27页 |
| 2.1 ITK 背景知识 | 第23-24页 |
| 2.2 OpenCV 背景知识 | 第24-26页 |
| 2.3 计算机视觉 | 第26-27页 |
| 3 图像文件显示 | 第27-33页 |
| 3.1 DICOM 文件结构 | 第27-28页 |
| 3.1.1 DICOM 数据的编码规则 | 第27-28页 |
| 3.1.2 嵌套的数据集 | 第28页 |
| 3.2 DICOM 文件显示 | 第28-30页 |
| 3.2.1 高低字节交换 | 第28页 |
| 3.2.2 高位截取 | 第28-29页 |
| 3.2.3 转换标准值 | 第29页 |
| 3.2.4 DCM 图像显示 | 第29-30页 |
| 3.3 BMP 文件结构 | 第30-33页 |
| 3.3.1 BMP 文件格式 | 第30-32页 |
| 3.3.2 BMP 图像显示 | 第32-33页 |
| 4 图像分割 | 第33-37页 |
| 4.1 曲率各向异性扩散 | 第33-34页 |
| 4.2 本文的具体步骤 | 第34-37页 |
| 5 纹理特征提取 | 第37-49页 |
| 5.1 医学图像底层视觉特征提取的基本原则 | 第37-38页 |
| 5.2 可视化特征表达 | 第38-39页 |
| 5.3 Tamura 算法 | 第39-44页 |
| 5.3.1 粗糙度 | 第39-40页 |
| 5.3.2 对比度 | 第40-41页 |
| 5.3.3 方向度 | 第41-42页 |
| 5.3.4 实验验证 | 第42页 |
| 5.3.5 实验数据分析 | 第42-44页 |
| 5.4 灰度共生矩阵 | 第44-49页 |
| 5.4.1 能量 | 第45页 |
| 5.4.2 熵 | 第45-46页 |
| 5.4.3 惯性矩 | 第46页 |
| 5.4.4 相关性 | 第46页 |
| 5.4.5 局部平稳性 | 第46-47页 |
| 5.4.6 实验验证 | 第47-48页 |
| 5.4.7 实验数据分析 | 第48-49页 |
| 6 相似性度量 | 第49-57页 |
| 6.1 马氏距离 | 第49-51页 |
| 6.2 算法分析 | 第51-52页 |
| 6.3 实验验证 | 第52-55页 |
| 6.4 实验数据分析 | 第55-57页 |
| 7 数据库技术 | 第57-59页 |
| 8 检索系统设计 | 第59-61页 |
| 8.1 系统功能组成 | 第59页 |
| 8.2 开发环境 | 第59页 |
| 8.3 功能描述 | 第59-61页 |
| 9 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 在学研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |