| 第1章 绪论 | 第1-19页 |
| 1．1 本课题研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1．2 医学图像处理技术的研究现状及发展 | 第10-14页 |
| 1．2．1 医学领域数字图像处理技术的应用 | 第10-11页 |
| 1．2．2 医学图像处理技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1．2．3 医学图像处理技术发展趋势 | 第13-14页 |
| 1．3 灰色系统理论的研究现状 | 第14-17页 |
| 1．3．1 灰色系统理论的发展及应用 | 第14-16页 |
| 1．3．2 灰色系统理论用于图像处理的可行性 | 第16-17页 |
| 1．3．3 灰色系统理论在图像处理中的应用研究 | 第17页 |
| 1．4 本论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1．5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 灰色系统理论概述 | 第19-35页 |
| 2．1 灰色系统理论的理论观点 | 第19页 |
| 2．2 灰色系统理论的内容及特点 | 第19-21页 |
| 2．3 灰色系统理论的基本概念 | 第21-23页 |
| 2．4 灰色关联分析基本理论 | 第23-31页 |
| 2．4．1 灰色关联分析的理论依据 | 第23-24页 |
| 2．4．2 灰色关联分析的目的 | 第24-25页 |
| 2．4．3 灰色关联分析的方法 | 第25页 |
| 2．4．4 灰色关联分析方法与数理统计的相关分析方法的区别 | 第25页 |
| 2．4．5 影响关联度的主要要因素 | 第25-26页 |
| 2．4．6 灰色关联分析模型的建立过程 | 第26-31页 |
| 2．4．6．1 原始数据预处理 | 第26-28页 |
| 2．4．6．2 关联系数的计算 | 第28-29页 |
| 2．4．6．3 关联度的计算 | 第29-30页 |
| 2．4．6．4 关联序的得出 | 第30-31页 |
| 2．5 GM(1，1)累加生成模型 | 第31-34页 |
| 2．5．1 GM(1，1)累加生成模型及建模机理 | 第31页 |
| 2．5．2 GM(1，1)累加生成模型的建立及求解 | 第31-33页 |
| 2．5．3 GM(1，1)模型的精度检验 | 第33-34页 |
| 2．6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 灰色系统理论在医学图像处理中的应用 | 第35-64页 |
| 3．1 医学超声图像的特点 | 第35页 |
| 3．2 医学图像处理技术的主要内容 | 第35-37页 |
| 3．2．1 医学图像增强和滤波 | 第36页 |
| 3．2．2 医学图像的分割 | 第36页 |
| 3．2．3 医学图像的配准 | 第36-37页 |
| 3．2．4 医学图像的显示和三维可视化 | 第37页 |
| 3．3 医学图像的数字化 | 第37-38页 |
| 3．4 医学图像规—化处理 | 第38-41页 |
| 3．5 GM(1，1)模型在图像滤波中的应用 | 第41-55页 |
| 3．5．1 图像噪声的来源、种类及去除图像噪声的主要方法 | 第41-43页 |
| 3．5．2 去噪图像质量评价方法 | 第43-45页 |
| 3．5．2．1 图像质量的主观评价 | 第44页 |
| 3．5．2．2 图像的客观评价 | 第44-45页 |
| 3．5．3 灰色系统累加模型在图像去噪中的应用 | 第45-54页 |
| 3．5．3．1 GM(1，1)累加生成模型的建立 | 第46-48页 |
| 3．5．3．2 GM(1，1)模型的求解过程 | 第48-51页 |
| 3．5．3．3 GM(1，1)模型的精度检验 | 第51-52页 |
| 3．5．3．4 仿真验证 | 第52-54页 |
| 3．5．4 滤波效果对比 | 第54-55页 |
| 3．6 灰色关联分析方法在图像边缘检测中的应用 | 第55-63页 |
| 3．6．1 边缘检测及其常用的边缘检测方法 | 第55-56页 |
| 3．6．2 灰色关联分析方法在图像边缘检测中的应用 | 第56-61页 |
| 3．6．2．1 图像的邻域操作 | 第57-59页 |
| 3．6．2．2 灰色关联分析方法的边缘检测实现 | 第59-61页 |
| 3．6．3 仿真试验及效果对比 | 第61-63页 |
| 3．7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 灰色系统理论在医学图像的识别中的应用 | 第64-76页 |
| 4．1 灰色关联分析方法引入图像识别的理论依据 | 第64-65页 |
| 4．2 图像特征提取及识别的基本内容 | 第65-68页 |
| 4．3 超声图像的特征选择与提取 | 第68-71页 |
| 4．3．1 胰腺的超声像图特征选择 | 第68-69页 |
| 4．3．2 基于视觉特征和统计特征的提取 | 第69-70页 |
| 4．3．3 基于专家经验的特征提取 | 第70-71页 |
| 4．4 图像分类与识别的灰色关联分析 | 第71-74页 |
| 4．4．1 参考数列和比较数列的确定 | 第71-72页 |
| 4．4．2 数据元素的无量纲化 | 第72-73页 |
| 4．4．3 权系数的处理方法 | 第73页 |
| 4．4．4 关联度计算及结果分析 | 第73-74页 |
| 4．4．5 运用灰色系统理论进行图像识别的特点和优点 | 第74页 |
| 4．5 本章小结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
