基于数学形态学的医学图像目标检测
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·数学形态学概述 | 第12-13页 |
| ·形态学图像分析 | 第13-15页 |
| ·论文研究的主要内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 2 数学形态学基本原理 | 第18-27页 |
| ·形态学图像分析原理 | 第18页 |
| ·二值形态学 | 第18-22页 |
| ·集合论的若干基本概念 | 第19-20页 |
| ·结构元素 | 第20页 |
| ·二值形态学膨胀与腐蚀 | 第20-21页 |
| ·二值形态学开与闭操作 | 第21-22页 |
| ·击中击不中变换 | 第22-23页 |
| ·灰度形态学 | 第23-26页 |
| ·灰度形态学膨胀和腐蚀 | 第24-25页 |
| ·灰度形态学开和闭操作 | 第25-26页 |
| ·灰度形态学高帽和低帽变换 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 医学图像小波系数分布的参数估计 | 第27-39页 |
| ·分数低阶统计量 | 第27-29页 |
| ·分数低阶矩 | 第27-28页 |
| ·负阶矩 | 第28-29页 |
| ·对数阶 | 第29页 |
| ·两种基于分数低阶矩的参数估计方法 | 第29-31页 |
| ·负阶矩法 | 第30页 |
| ·对数矩法 | 第30-31页 |
| ·基于渐近极值论的参数估计方法 | 第31-36页 |
| ·渐近极值理论 | 第31-32页 |
| ·估计方法 | 第32-34页 |
| ·图像小波系数参数估计的实现 | 第34-36页 |
| ·仿真结果与分析 | 第36-38页 |
| ·小波系数的分布图像 | 第36-37页 |
| ·参数α和γ的估计 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于数学形态学的显微图像颗粒度算法 | 第39-49页 |
| ·灰度形态学运算的应用 | 第39-41页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第39页 |
| ·开与闭操作 | 第39-40页 |
| ·结构元素的选取 | 第40-41页 |
| ·图像噪声模型 | 第41-43页 |
| ·加性与乘性噪声 | 第41页 |
| ·高斯噪声 | 第41-42页 |
| ·量化噪声 | 第42页 |
| ·椒盐噪声 | 第42-43页 |
| ·显微图像的去噪与仿真 | 第43-46页 |
| ·应用灰度形态学去噪的基本原理 | 第43-44页 |
| ·图像去噪评价标准 | 第44页 |
| ·去噪仿真结果 | 第44-46页 |
| ·图像颗粒度检测与分析 | 第46-48页 |
| ·颗粒检测方法 | 第46-47页 |
| ·颗粒度计算仿真结果与分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于数学形态学的图像颗粒数目统计算法 | 第49-65页 |
| ·基于连通域标记的统计方法 | 第49-56页 |
| ·区域连通性 | 第49-50页 |
| ·连通域标记 | 第50-52页 |
| ·统计的基本流程和步骤 | 第52-53页 |
| ·仿真结果与分析 | 第53-56页 |
| · | 第56-64页 |
| ·统计方法的实现 | 第62页 |
| ·仿真结果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文工作总结 | 第65-66页 |
| ·未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 研究生期间发表论文及参加项目情况 | 第74-75页 |
