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胶囊内窥镜图像特征提取和选择算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-20页
   ·课题研究背景和意义第11-12页
   ·胶囊内窥镜国内外研究现状第12-13页
   ·胶囊内窥镜结构与工作原理第13-14页
   ·胶囊内窥镜图像病变检测技术简介第14-15页
     ·胶囊内窥镜图像病变检测技术介绍第14-15页
     ·胶囊内窥镜图像病变检测技术组成第15页
   ·现有病变检测算法分析第15-18页
     ·内镜图像增强第16页
     ·颜色特征提取第16-17页
     ·纹理特征提取第17页
     ·形状特征提取第17页
     ·内镜图像病变检测第17-18页
   ·本文主要研究内容与结构安排第18-20页
第2章 胶囊内镜图像病变检测背景知识简介第20-28页
   ·特征提取基本原理与理论第20-23页
   ·颜色空间简介第23-25页
   ·实验数据第25-27页
   ·评价指标第27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 胶囊内镜图像颜色与形状特征提取第28-42页
   ·二分光反射模型第28-32页
   ·颜色特征第32-39页
     ·颜色矩第32-37页
     ·颜色张量第37-39页
   ·形状特征第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 胶囊内镜图像纹理特征提取第42-63页
   ·局部三重模式第42-51页
     ·局部二重模式第42-47页
     ·局部三重模式第47-51页
   ·离散小波变换第51-53页
   ·Contourlet变换第53-59页
     ·Contourlet变换结构第54-57页
     ·拉普拉斯金字塔分解第57-58页
     ·方向滤波器组滤波第58-59页
   ·纹理特征融合第59-62页
     ·小波变换和局部二重模式第59-60页
     ·Contourlet变换和局部三重模式第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第5章 特征选择与分类器分类第63-73页
   ·特征选择第63-68页
     ·基本原理第63-64页
     ·次优搜索算法第64-67页
     ·线性判别分析第67-68页
   ·分类器简介第68-70页
     ·k近邻规则第68-69页
     ·支持向量机第69-70页
   ·不同分类器性能对比第70-72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第80页

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