基于OpenCV的乳腺X线医学图像处理与分析系统设计与实现
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·乳腺X线影像计算机诊断系统研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 乳腺X线影像预处理及感兴趣区域提取 | 第16-36页 |
| ·图像预处理 | 第16-23页 |
| ·直方图归一化 | 第16-18页 |
| ·灰度归一化 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-21页 |
| ·自适应阈值分割 | 第21-23页 |
| ·微钙化点感兴趣区域自动提取方法概述 | 第23-26页 |
| ·人工提取感兴趣区域 | 第23-24页 |
| ·基于数学形态学的自动提取感兴趣区域方法 | 第24页 |
| ·基于小波的感兴趣区域提取 | 第24-25页 |
| ·基于人工神经网络的感兴趣区域提取 | 第25-26页 |
| ·微钙化点感兴趣区域的提取 | 第26-35页 |
| ·差影技术 | 第26-31页 |
| ·分形理论和分形维数 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 乳腺X线影像微钙化点的检测 | 第36-48页 |
| ·微钙化点检测算法概述 | 第36-38页 |
| ·基于传统图像处理方法 | 第36-37页 |
| ·统计学特征提取方法 | 第37页 |
| ·支持向量分类器分类法 | 第37-38页 |
| ·综合分类方法 | 第38页 |
| ·数学形态学介绍 | 第38-42页 |
| ·基本思想 | 第39页 |
| ·基本运算 | 第39-42页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子介绍 | 第42-43页 |
| ·结合形态学滤波的级联检测算法 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 乳腺X线图像分析与处理系统的实现 | 第48-62页 |
| ·OpenCV简介 | 第48-52页 |
| ·OpenCV的体系结构 | 第48-49页 |
| ·OpenCV在VC环境中的设置 | 第49-52页 |
| ·系统框架 | 第52-53页 |
| ·系统功能及实现方法 | 第53-61页 |
| ·基本功能的实现 | 第53-55页 |
| ·图像的处理与分析 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·后续工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
