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光声微血管图像的提取方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 引言第8-9页
    1.2 光声成像的基本原理第9-10页
    1.3 本论文所做的工作和章节安排第10-12页
第2章 血管图像预处理第12-17页
    2.1 引言第12页
    2.2 图像增强的目的和技术分类第12-15页
        2.2.1 图像平滑第12-14页
        2.2.2 图像锐化第14-15页
    2.3 高频强调滤波第15-16页
    2.4 本章小结第16-17页
第3章 血管分割和骨架提取的常用算法第17-25页
    3.1 图像分割的定义和常用的分割方法第17-21页
        3.1.1 基于阈值的分割算法第17-19页
        3.1.2 基于区域的分割算法第19-20页
        3.1.3 基于边缘检测的分割算法第20-21页
        3.1.4 基于小波变换的分割算法第21页
    3.2 常用的骨架提取算法第21-24页
        3.2.1 细化法第22-23页
        3.2.2 距离变换法第23-24页
    3.3 本章小结第24-25页
第4章 基于Hessian矩阵和梯度场均衡化的血管分割算法第25-37页
    4.1 引言第25页
    4.2 基于Hessian矩阵的多尺度血管增强第25-28页
        4.2.1 Hessian矩阵的基本原理第25-27页
        4.2.2 血管相似性函数第27-28页
    4.3 梯度场均衡化增强图像的对比度第28-29页
    4.4 血管分割第29-30页
    4.5 提取血管中心线第30-32页
    4.6 实验第32-36页
        4.6.1 小鼠耳部正常微血管图像提取第32-33页
        4.6.2 黑色素瘤微血管图像提取第33-36页
    4.7 本章小结第36-37页
第5章 肿瘤微血管的多参数定量评估第37-44页
    5.1 量化参数的计算第37-39页
    5.2 实验结果及性能分析第39-42页
    5.3 本章小结第42-44页
第6章 总结与展望第44-46页
    6.1 总结第44页
    6.2 展望第44-46页
参考文献第46-49页
在读期间发表的学术论文及研究成果第49-50页
致谢第50页

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