皮肤纹理图像特征的提取与分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·皮肤纹理测量技术的发展现状 | 第11-12页 |
| ·皮肤复制品测量法 | 第11-12页 |
| ·共焦显微法 | 第12页 |
| ·光栅投影法 | 第12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 皮肤图像的预处理 | 第14-32页 |
| ·图像预处理 | 第14-15页 |
| ·皮肤图像的特点 | 第15-19页 |
| ·高斯滤波 | 第19-22页 |
| ·维纳滤波 | 第22-25页 |
| ·图像锐化 | 第25-27页 |
| ·图像二值化 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 皮肤纹理的统计特征分析 | 第32-44页 |
| ·纹理及纹理分析 | 第32-35页 |
| ·纹理的定义 | 第32页 |
| ·常用的纹理分析方法 | 第32-35页 |
| ·纹理的统计特征分析方法 | 第35-42页 |
| ·基于图像灰度直方图的特征提取 | 第35页 |
| ·基于图像灰度差值直方图的特征提取 | 第35-36页 |
| ·基于空间自相关函数的纹理特征提取 | 第36-37页 |
| ·基于游程长度的纹理特征提取 | 第37-38页 |
| ·基于空间灰度共生矩阵的纹理特征分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 形态学粒度分析及分水岭分割 | 第44-56页 |
| ·基于数学形态学的粒度分析 | 第44-48页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第44-47页 |
| ·形态学粒度分析 | 第47-48页 |
| ·改进的分水岭分割方法 | 第48-54页 |
| ·分水岭算法简介 | 第49-50页 |
| ·分水岭的基本概念 | 第50-52页 |
| ·基于标记的分水岭分割方法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 皮肤纹理分析算法的实现 | 第56-76页 |
| ·皮肤样本的采集 | 第56-57页 |
| ·基于统计分析法的皮肤纹理分析的实现 | 第57-64页 |
| ·基于灰度直方图的统计分析法的纹理分析 | 第57-60页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理分析 | 第60-64页 |
| ·基于形态学粒度分析算法的实现 | 第64-69页 |
| ·基于改进的分水岭纹理分割算法的实现 | 第69-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 讨论与结论 | 第76-78页 |
| ·讨论 | 第76页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
