超声图像的自适应边缘增强方法

摘要	第1-4页
abstract	第4-8页
1. 背景:数字图像处理与边缘增强	第8-14页
·数字图像及数字图像处理	第8-11页
·数字图像处理的内容	第9-10页
·数字图像数学表示	第10-11页
·边缘及边缘检测	第11-14页
·论文总体结构	第14页
2. 边缘增强算子综述	第14-29页
·基于梯度算子的边缘增强	第17-26页
·罗伯特(Roberts)边缘增强算子	第22-23页
·Sobel算子	第23-24页
·薄瑞维特(Prewitt)边缘算子	第24-26页
·拉普拉斯(Laplacan)边缘算子	第26-29页
·零交叉高斯平滑拉普拉斯算子(又称马尔算子)	第27-29页
3. 纹理分析的空间灰度级的相关方法	第29-50页
·灰度直方图	第30-37页
·空间灰度共生矩阵	第37-47页
·基本原理	第38-44页
·特征参数	第44-47页
·和差分直方图的特征参数	第47-50页
·基本原理	第47-48页
·特征参数	第48-49页
·纹理参数的量化	第49-50页
4. 超声图像相关介绍	第50-59页
·超声波的概念	第50-52页
·超声波的产生	第52-55页
·超声医学基础	第55-59页
·医学超声影像技术的分类	第55-57页
·超声医学的历史回顾	第57-59页
5 超声图像的自适应边缘增强的算法	第59-66页
·图像分析	第59页
·图像分割	第59-60页
·模式识别(识别与分类)	第60-62页
·模式识别的概念	第60-61页
·模式识别的步骤	第61-62页
·本论文的模式识别	第62-64页
·超声图像的自适应边缘增强的算法	第64-66页
·时间增益函数的算法	第64页
·自适应边缘增强的算法	第64-66页
6. 算法的模拟实现结果	第66-74页
结论	第74-75页
参考文献	第75-78页
致谢	第78-79页
附录	第79-98页