糖尿病视网膜病变检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 糖尿病视网膜病变病理 | 第12-14页 |
| 1.4 视网膜病变的分期与诊断 | 第14-16页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 视网膜图像的预处理 | 第18-27页 |
| 2.1 实验所用数据库简介 | 第18-19页 |
| 2.2 预处理流程 | 第19-26页 |
| 2.2.1 图像的掩膜处理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像灰度处理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 图像增强 | 第22-24页 |
| 2.2.4 均值滤波 | 第24-25页 |
| 2.2.5 图像差分 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 视网膜图像的血管分割 | 第27-46页 |
| 3.1 视网膜成像特点分析 | 第27页 |
| 3.2 视网膜图像分割 | 第27-32页 |
| 3.2.1 常见分割方法介绍 | 第28-29页 |
| 3.2.2 最大熵法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 最佳阈值分割 | 第30-31页 |
| 3.2.4 最大类间方差法 | 第31-32页 |
| 3.3 形态学处理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 腐蚀和膨胀 | 第32-34页 |
| 3.3.2 开运算和闭运算 | 第34-35页 |
| 3.4 去噪处理 | 第35-36页 |
| 3.5 图像分割实验结果 | 第36-45页 |
| 3.5.1 血管分割评价标准 | 第36页 |
| 3.5.2 实验流程 | 第36-39页 |
| 3.5.3 实验结果分析比较 | 第39-43页 |
| 3.5.4 实验方法对病变图像分割结果 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 视网膜图像病变检测 | 第46-65页 |
| 4.1 视网膜图像特征提取 | 第46-54页 |
| 4.1.1 颜色特征 | 第46-48页 |
| 4.1.2 纹理特征 | 第48-53页 |
| 4.1.3 特征归一化 | 第53-54页 |
| 4.2 支持向量机分类 | 第54-59页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第54-57页 |
| 4.2.2 实验评价标准 | 第57-58页 |
| 4.2.3 实验结果分析 | 第58-59页 |
| 4.3 粒子群算法 | 第59-63页 |
| 4.3.1 粒子群算法 | 第59-60页 |
| 4.3.2 粒子群算法基本流程 | 第60-61页 |
| 4.3.3 粒子群算法对SVM的优化 | 第61-62页 |
| 4.3.4 优化后实验结果 | 第62-63页 |
| 4.4 不同实验方法比较 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
