| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 医学图像增强技术概述 | 第14-28页 |
| ·基本灰度变换法 | 第14-17页 |
| ·线性变换 | 第14-15页 |
| ·非线性变换 | 第15-17页 |
| ·直方图均衡化 | 第17-18页 |
| ·图像平滑算法 | 第18-21页 |
| ·线性平滑滤波 | 第18-19页 |
| ·排序统计滤波 | 第19-21页 |
| ·图像锐化算法 | 第21-26页 |
| ·梯度算子 | 第21-24页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第24-25页 |
| ·反锐化掩膜 | 第25-26页 |
| ·本章小节 | 第26-28页 |
| 第3章 直方图均衡化及其改进算法 | 第28-40页 |
| ·传统直方图均衡化的分析 | 第28-29页 |
| ·亮度保持型双直方图均衡化 | 第29-31页 |
| ·BBHE 的数学原理 | 第29-31页 |
| ·BBHE 的特征分析 | 第31页 |
| ·循环均值分解直方图均衡化 | 第31-34页 |
| ·中值分解直方图均衡化 | 第34-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 结合人眼视觉特性的图像增强方法 | 第40-50页 |
| ·基于人眼视觉的图像分割 | 第40-41页 |
| ·基于 HVS 的图像增强算法 | 第41-42页 |
| ·基于 HVS 分解的多直方图均衡化 | 第41-42页 |
| ·基于 HVS 分解的图像增强 | 第42页 |
| ·基于 HVS 的背景细节保留型图像对比度增强算法 | 第42-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |