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高效的医学眼底图像定位与配准的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·课题研究目的和意义第11页
   ·眼底图像与辅助诊疗第11-13页
   ·视神经盘定位检测及研究现状第13-15页
   ·医学图像配准及研究现状第15-17页
     ·医学图像配准的概念第15页
     ·医学图像配准的分类第15-17页
   ·论文的内容安排第17-18页
第2章 视神经盘定位检测第18-38页
   ·引言第18-19页
   ·定位算法流程第19-20页
   ·定位框架算法第20-29页
     ·Lab 亮度投影第20-21页
     ·双边平滑滤波第21-24页
     ·线性算子第24-26页
     ·峰值检测第26-28页
     ·计分输出第28-29页
   ·下采样预处理优化第29-32页
     ·双线性插值第30页
     ·双三次插值第30-32页
   ·灰度直方图优化第32-35页
     ·前景掩膜分割第32页
     ·阈值统计判定第32-33页
     ·高灰阶局部直方图均衡化第33-35页
   ·后处理优化第35-37页
     ·区域搜索与分割第35-36页
     ·中心定位第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 眼底图像配准第38-55页
   ·引言第38页
   ·相似性测度第38-43页
     ·研究综述第38-40页
     ·互信息相关第40-43页
   ·图像变换第43-46页
     ·研究综述第43-44页
     ·刚体变换第44-46页
   ·插值方法第46-47页
     ·常规插值算法第46页
     ·联合直方图插值算法第46-47页
   ·优化搜索第47-51页
     ·研究综述第48页
     ·模拟退火第48-51页
   ·算法流程第51-54页
     ·优化配准算法第51-53页
     ·完整的配准方案第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第4章 并行化加速第55-73页
   ·引言第55-56页
   ·多核 CPU 并行第56-63页
     ·多核 CPU 并行的性能分析第56-58页
     ·CPU 任务级并行第58-61页
     ·CPU 数据级并行第61-63页
   ·多核异构并行第63-70页
     ·CPUGPU 异构系统第63-64页
     ·从 GPGPU 通用计算到异构计算第64-65页
     ·OpenCL 架构第65-70页
     ·OpenCL 编程的关键步骤第70页
   ·多级并行优化第70-72页
   ·本章小结第72-73页
第5章 眼底图像处理系统的设计与实现第73-80页
   ·系统设计第73-76页
     ·开发环境第73页
     ·基于多文档的开发框架第73-74页
     ·需求分析第74-76页
   ·系统实现第76-79页
     ·系统架构第76-78页
     ·界面设计第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第6章 实验结果与分析第80-93页
   ·引言第80页
   ·实验环境及数据第80-82页
     ·实验软硬件环境第80页
     ·实验数据第80-82页
   ·视神经盘定位实验结果与分析第82-87页
     ·定位准确率实验第82-86页
     ·定位效率实验第86-87页
   ·眼底图像配准实验结果与分析第87-92页
     ·配准准确率实验第87-91页
     ·配准效率实验第91-92页
   ·本章小结第92-93页
第7章 总结与展望第93-95页
   ·全文工作总结第93-94页
   ·未来研究展望第94-95页
参考文献第95-103页
致谢第103-104页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第104-106页

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