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非平稳度量方法及其在生物医学图像与信号处理中的应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第13-29页
    1.1 选题背景及意义第13-14页
    1.2 信号的变化度量方法及其应用第14-17页
        1.2.1 信号的变化度量方法第14-17页
        1.2.2 变化度量在信号变化检测中的应用第17页
    1.3 图像的变化度量方法及其应用第17-22页
        1.3.1 图像的变化度量方法第17-19页
        1.3.2 变化度量在图像处理中的应用第19-22页
    1.4 向量数据和张量数据的变化度量及应用第22-25页
        1.4.1 向量数据的变化度量及其应用第22-23页
        1.4.2 张量数据的变化度量及其应用第23-25页
    1.5 非平稳度量的研究现状第25-26页
    1.6 存在的问题及主要研究内容第26-29页
第2章 非平稳度量方法的完善第29-48页
    2.1 引言第29页
    2.2 非平稳度量第29-34页
        2.2.1 一般参数平稳第29-30页
        2.2.2 移动特征空间第30-32页
        2.2.3 非平稳度量第32-34页
    2.3 非平稳度量算子第34-47页
        2.3.1 算子的构造第34-36页
        2.3.2 算子的输出第36-42页
        2.3.3 输出信噪比第42-46页
        2.3.4 窗尺度选择第46-47页
    2.4 本章小结第47-48页
第3章 非平稳度量的一般性拓展第48-62页
    3.1 引言第48页
    3.2 从一阶到 r 阶矩的非平稳度量第48-55页
    3.3 从一维到 N 维数据的非平稳度量第55-56页
    3.4 从标量到张量数据的非平稳度量第56-61页
        3.4.1 向量数据的非平稳度量第56-58页
        3.4.2 张量数据的非平稳度量第58-61页
    3.5 本章小结第61-62页
第4章 基于非平稳度量的信号变化检测方法和图像边缘检测方法第62-75页
    4.1 引言第62页
    4.2 基于非平稳度量的信号变化检测方法第62-68页
        4.2.1 合成信号变化检测第62-65页
        4.2.2 脑电信号变化检测第65-68页
    4.3 基于非平稳度量的图像边缘检测方法第68-74页
        4.3.1 边缘检测方法设计第68-69页
        4.3.2 合成图像边缘检测第69-71页
        4.3.3 心脏扩散加权图像的边缘检测第71-74页
    4.4 本章小结第74-75页
第5章 基于非平稳度量的几何活动轮廓图像分割模型第75-89页
    5.1 引言第75页
    5.2 基于非平稳度量的几何活动轮廓模型第75-77页
        5.2.1 分割模型设计第75-76页
        5.2.2 算法实现流程第76-77页
    5.3 合成图像分割实验第77-83页
        5.3.1 不同噪声水平的图像分割第77-81页
        5.3.2 较高噪声水平的图像分割第81-83页
    5.4 颈动脉超声图像的分割第83-88页
        5.4.1 仿真超声图像的分割第83-86页
        5.4.2 颈动脉超声图像的分割第86-88页
    5.5 本章小结第88-89页
第6章 非平稳自适应滤波方法及人体心脏扩散加权图像平滑增强第89-109页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 非平稳自适应滤波原理第90-95页
        6.2.1 自适应邻域约束第91-92页
        6.2.2 同质成员规则第92-93页
        6.2.3 边缘点处理第93-94页
        6.2.4 空间-方向非平稳度量图第94页
        6.2.5 参数设置第94-95页
    6.3 扩散加权图像仿真数据的平滑增强第95-103页
        6.3.1 仿真数据制作第95页
        6.3.2 实验及其结果第95-99页
        6.3.3 增强效果定量评价第99-103页
    6.4 人体心脏扩散加权图像的平滑增强第103-108页
        6.4.1 心脏数据采集第103-104页
        6.4.2 实验及其结果第104-106页
        6.4.3 增强效果定量评价第106-108页
    6.5 本章小结第108-109页
结论第109-112页
附录第112-126页
    A. 理想阶跃信号的非平稳度量算子输出峰顶高度推导第112-114页
    B. 含过渡带阶跃信号的非平稳度量算子输出峰顶高度推导第114-116页
    C. 阶跃与斜坡混合信号的非平稳度量算子输出峰顶高度推导第116-118页
    D. 非平稳度量算子输出信噪比推导第118-126页
参考文献第126-137页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第137-140页
致谢第140-141页
个人简历第141页

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