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基于内容的医学图像检索系统

第一章 绪论第1-12页
   ·CBIR 研究意义第7页
   ·CBIR 在医学领域中的应用现状第7-9页
   ·课题来源第9-10页
   ·本文工作介绍第10-11页
   ·内容组织第11-12页
第二章 CBIR 相关技术第12-26页
   ·CBIR 中的常用图像特征第12-20页
   ·颜色模型第20-23页
   ·图像的匹配技术第23-25页
   ·CBIR 常用评估标准第25-26页
第三章 基于分块的图像特征提取方法第26-36页
   ·引言第26-29页
   ·灰度图像的预处理第29-30页
     ·图像大小的归一化第29页
     ·颜色空间的转换第29页
     ·颜色的量化处理第29-30页
   ·图像的分块方法第30-31页
   ·图像块的特征提取及相似性计算第31-32页
   ·图像的相似性计算第32-33页
   ·算法效果分析第33-36页
第四章 用户反馈技术第36-39页
   ·基于特征图像检索存在的问题第36页
   ·相关反馈技术介绍第36-37页
   ·结合权重调整及移动查询点的反馈技术实现第37-39页
     ·权重调整地实现第37页
     ·样本特征的更新第37-39页
第五章 图像检索系统平台的实现第39-50页
   ·系统运行环境第39页
   ·系统功能设计第39-40页
     ·系统功能划分第39-40页
     ·系统结构图第40页
   ·数据库设计第40-42页
   ·医学图像多特征的提取及匹配第42-44页
     ·系统中采用的图像特征第43-44页
     ·多特征的匹配方式第44页
   ·系统领域无关特性的实现第44-46页
   ·系统的人机接口第46-49页
     ·用户对系统提供的功能第46-48页
     ·系统对用户提供的功能第48-49页
   ·系统性能评估第49-50页
第六章 结束语第50-52页
   ·工作总结第50页
   ·存在问题第50-51页
   ·未来工作第51-52页
参考文献第52-54页
附录一 系统采用的部分图像数据第54-57页
附录二 系统配置文件的格式(XML Schema)第57-59页
附录三 部分CBIR 原型系统简表第59-60页
摘要第60-62页
ABSTRACT第62-65页
致谢第65-66页
导师及作者简介第66页

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