| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·胶囊内窥镜简介 | 第12-14页 |
| ·无线胶囊内窥镜的发展和现状 | 第12-13页 |
| ·无线胶囊内窥镜的主要结构和原理 | 第13页 |
| ·无线胶囊内窥镜存在的问题及讨论 | 第13-14页 |
| ·基于胶囊内镜图像的辅助诊断算法研究国内外现状及分析 | 第14-17页 |
| ·内镜图像增强 | 第15页 |
| ·内镜图像场景分类 | 第15-16页 |
| ·内镜图像病变检测 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 胶囊内镜图像颜色特征提取及分类 | 第18-39页 |
| ·颜色空间及基于颜色空间的特征 | 第18-28页 |
| ·RGB颜色空间 | 第18页 |
| ·YCbCr颜色空间 | 第18-19页 |
| ·HSV颜色空间 | 第19-20页 |
| ·颜色矩 | 第20-21页 |
| ·基于颜色矩的内镜图像分类 | 第21-25页 |
| ·颜色直方图 | 第25-26页 |
| ·基于颜色直方图的内镜图像分类 | 第26-28页 |
| ·颜色偏导 | 第28-38页 |
| ·二分光反射模型 | 第29-30页 |
| ·photometric variants与quasi-invariants | 第30-32页 |
| ·quasi-invariant与full invariant的联系 | 第32-33页 |
| ·组合偏导 | 第33-36页 |
| ·基于shadow-shading specular full invariants的内镜图像分类 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 胶囊内镜图像纹理特征提取及分类 | 第39-48页 |
| ·Contourlet变换 | 第39-43页 |
| ·Contourlet变换原理 | 第39-41页 |
| ·基于Contourlet的内镜图像分类 | 第41-43页 |
| ·局部二值模式 | 第43-47页 |
| ·局部二值模式原理 | 第43-46页 |
| ·基于LBP的内镜图像分类 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 级联的胶囊内镜图像分类技术 | 第48-67页 |
| ·监督学习方法简介 | 第48-53页 |
| ·支持向量机 | 第48-50页 |
| ·K近邻法 | 第50-51页 |
| ·线性判别分析 | 第51-52页 |
| ·第一级内镜图像分类 | 第52-53页 |
| ·多示例学习 | 第53-66页 |
| ·多样性密度算法 | 第54-57页 |
| ·Citation-KNN | 第57-58页 |
| ·MIGraph/miGraph | 第58-59页 |
| ·第二级内镜图像分类 | 第59-60页 |
| ·基于颜色矩图像子块特征的分类 | 第60-62页 |
| ·基于颜色直方图图像子块特征的分类 | 第62-63页 |
| ·基于LBP图像子块特征的分类 | 第63-65页 |
| ·三种局部特征对比 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第74页 |
