| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章. 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1. 中医综述 | 第8-12页 |
| 1.1.1. 中医的特点 | 第8-9页 |
| 1.1.2. 中医中的四诊 | 第9-11页 |
| 1.1.3. 中医中的舌诊 | 第11-12页 |
| 1.1.4. 中医的发展 | 第12页 |
| 1.2. 模式识别与医学图像处理 | 第12-16页 |
| 1.2.1. 模式识别 | 第12-14页 |
| 1.2.2. 医学图像处理 | 第14-16页 |
| 1.3. 计算机辅助舌诊研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4. 医疗器械行业发展现状 | 第17-18页 |
| 1.5. 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.6. 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章. 简单舌特征提取算法 | 第21-27页 |
| 2.1. 形态学图像处理方法 | 第21-25页 |
| 2.2. 基于形态学处理的舌特征提取算法 | 第25-27页 |
| 第三章. 基于HSV颜色模型的改进Canny边缘检测舌轮廓提取算法 | 第27-36页 |
| 3.1. HSV颜色模型 | 第27-28页 |
| 3.2. 边缘提取算法介绍以及各类算子比较 | 第28-33页 |
| 3.3. 基于HSV颜色模型改进Canny边缘检测舌轮廓提取算法 | 第33-36页 |
| 第四章. 自适应轮廓提取与多特征综合的舌诊算法 | 第36-40页 |
| 4.1. 最大似然估计方法 | 第36-37页 |
| 4.2. 自适应轮廓提取与特征综合算法 | 第37-40页 |
| 第五章. 计算机辅助舌诊方法的前后端处理技术 | 第40-44页 |
| 5.1. 光源标准化与颜色校准 | 第40页 |
| 5.2. 医学系统构建 | 第40-41页 |
| 5.3. 安卓系统移动平台移植 | 第41-44页 |
| 第六章 实验结果 | 第44-59页 |
| 6.1. 基于形态学处理的舌特征提取算法 | 第44-50页 |
| 6.2. 基于HSV颜色模型的改进Canny边缘检测舌轮廓提取算法 | 第50-52页 |
| 6.3. 基于自适应轮廓提取与多特征综合的舌诊算法 | 第52-57页 |
| 6.4. 安卓系统移动平台移植 | 第57-59页 |
| 第七章 总结展望 | 第59-61页 |
| 7.1. 总结 | 第59页 |
| 7.2. 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
