眼底图像的预处理与血管分割算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的来源，背景介绍，研究意义及实用价值 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 背景介绍 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究意义及实用价值 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 眼底图像血管分割算法概述 | 第11-14页 |
| 1.2.2 眼底图像血管的特点与课题难点 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及安排 | 第15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 2 相关理论基础 | 第17-21页 |
| 2.1 眼底结构介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 图像分割与最大熵阈值法 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 眼底图像预处理 | 第21-39页 |
| 3.1 图像的彩色空间模型 | 第21-26页 |
| 3.1.1 HSV彩色空间模型 | 第21-22页 |
| 3.1.2 HSI彩色空间模型 | 第22-24页 |
| 3.1.3 RGB彩色空间模型 | 第24-26页 |
| 3.2 图像增强 | 第26-38页 |
| 3.2.1 频域增强 | 第26-35页 |
| 3.2.2 数学形态学方法 | 第35-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 萤火虫算法优化Renyi熵的眼底图像血管分割 | 第39-49页 |
| 4.1 多阈值分割与仿生学算法 | 第39-40页 |
| 4.2 一维Renyi熵阈值化分割算法 | 第40页 |
| 4.3 二维Renyi熵阈值化分割算法 | 第40-43页 |
| 4.4 萤火虫算法 | 第43-46页 |
| 4.4.1 概述 | 第43页 |
| 4.4.2 萤火虫算法描述和与数学分析 | 第43-46页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.5.1 实验参数配置与算法性能评定 | 第46页 |
| 4.5.2 算法性能分析 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
