医学超声图像散斑去噪及边缘增强算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-13页 |
| ·医学超声成像原理 | 第13页 |
| ·散斑噪声分析 | 第13-16页 |
| ·噪声统计特性 | 第13-14页 |
| ·噪声模型 | 第14-15页 |
| ·噪声仿真 | 第15-16页 |
| ·去斑质量评估指标 | 第16-18页 |
| ·主观评价法 | 第16-17页 |
| ·客观评价法 | 第17-18页 |
| ·论文的主要研究工作及安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 2 偏微分方程理论和数学形态学理论 | 第20-32页 |
| ·偏微分方程图像降噪理论基础 | 第20-24页 |
| ·多尺度空间理论 | 第21页 |
| ·能量泛函及变分原理 | 第21-23页 |
| ·偏微分方程数值解法 | 第23-24页 |
| ·数学形态学理论 | 第24-31页 |
| ·结构元素 | 第24-26页 |
| ·二值图像形态学基本运算 | 第26-28页 |
| ·灰度图像形态学基本运算 | 第28-30页 |
| ·Top-Hat变换 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于各向异性扩散的降噪算法及改进算法 | 第32-48页 |
| ·偏微分方程图像降噪模型 | 第32-35页 |
| ·各向同性扩散模型(热传导方程) | 第32-33页 |
| ·各向异性扩散模型 | 第33-35页 |
| ·几种经典的各向异性扩散改进算法 | 第35-36页 |
| ·Catté模型 | 第35-36页 |
| ·SRAD模型 | 第36页 |
| ·NLCF扩散模型 | 第36页 |
| ·基于边缘估计的各向异性扩散模型 | 第36-43页 |
| ·自适应梯度门限的设定 | 第37-40页 |
| ·扩散函数的选取 | 第40-41页 |
| ·扩散方向的控制 | 第41-42页 |
| ·算法的实现 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-47页 |
| ·仿真测试图像实验 | 第43-44页 |
| ·医学超声图像实验 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于中值滤波的算法及改进算法 | 第48-59页 |
| ·几种经典的中值滤波器 | 第48-50页 |
| ·加权中值滤波 | 第48-49页 |
| ·极值中值滤波 | 第49页 |
| ·自适应中值滤波 | 第49-50页 |
| ·基于斜率差值的自适应中值滤波算法 | 第50-55页 |
| ·斜率差值判定法 | 第50-52页 |
| ·阈值的选取 | 第52-53页 |
| ·噪声块的处理 | 第53-54页 |
| ·算法的实现 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于数学形态学的边缘增强算法 | 第59-68页 |
| · | 第59-65页 |
| ·多结构元素的选取 | 第59-61页 |
| ·常用形态学梯度算子及其改进 | 第61-64页 |
| ·边缘增强方式 | 第64-65页 |
| ·算法的实现 | 第65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第76页 |
