基于自适应多尺度滤波的彩色编码血管成像
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文完成的主要工作与创新进展 | 第10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 医学图像处理 | 第12-20页 |
| 2.1 数字减影血管造影 | 第12-13页 |
| 2.2 医学数字成像与通信标准 | 第13-16页 |
| 2.2.1 DICOM 的产生背景及发展历史 | 第14页 |
| 2.2.2 读取 DICOM 图像步骤 | 第14-16页 |
| 2.3 本文实验所用 DICOM 图像简介 | 第16-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 轮廓波变换在图像降噪中的应用 | 第20-38页 |
| 3.1 轮廓波变换的理论背景 | 第20-31页 |
| 3.1.1 图像的频率域处理概述 | 第20-21页 |
| 3.1.2 频率域变换 | 第21-24页 |
| 3.1.3 图像的频谱图 | 第24-26页 |
| 3.1.4 小波变换 | 第26-31页 |
| 3.2 轮廓波变换理论 | 第31-34页 |
| 3.2.1 多尺度多分辨率分析 | 第32页 |
| 3.2.2 实现原理 | 第32-34页 |
| 3.3 轮廓波变换在图像降噪中的应用 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 空间滤波 | 第38-48页 |
| 4.1 数字滤波器与卷积运算 | 第38-41页 |
| 4.2 经典空间滤波器 | 第41页 |
| 4.3 高斯卷积核函数 | 第41-43页 |
| 4.4 高斯平滑算子 | 第43-45页 |
| 4.5 偏微分与高斯函数结合的边缘检测 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于自适应多尺度滤波的血管增强 | 第48-56页 |
| 5.1 血管增强算法研究现状 | 第48页 |
| 5.2 基于 Hessian 矩阵的滤波器构造 | 第48-50页 |
| 5.2.1 Hessian 矩阵 | 第49页 |
| 5.2.2 基于 Hessian 矩阵的滤波器 | 第49-50页 |
| 5.3 自适应改进 | 第50-52页 |
| 5.4 自适应多尺度的降噪处理 | 第52-54页 |
| 5.4.1 自适应多尺度平滑算子 | 第52-53页 |
| 5.4.2 自适应多尺度平滑算子降噪结果 | 第53-54页 |
| 5.5 实验结果 | 第54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 彩色编码血管成像 | 第56-72页 |
| 6.1 彩色编码成像发展历程 | 第56-57页 |
| 6.1.1 彩色编码血管成像概述及历史 | 第56-57页 |
| 6.1.2 DSA 彩色编码成像简介 | 第57页 |
| 6.2 DSA 彩色编码血管成像原理 | 第57-61页 |
| 6.2.1 基本概念 | 第58-59页 |
| 6.2.2 时间-浓度曲线 | 第59页 |
| 6.2.3 HSV 色彩模型 | 第59-60页 |
| 6.2.4 成像原理 | 第60-61页 |
| 6.3 静态 DSA 彩色编码血管成像的实现 | 第61-66页 |
| 6.4 动态 DSA 彩色编码血管成像的实现 | 第66-71页 |
| 6.4.1 彩色编码血液流动成像 | 第66-69页 |
| 6.4.2 添加血管背景的彩色编码血液流动成像 | 第69-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 本文总结 | 第72页 |
| 7.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
