| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 舌体图像分割研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 中医舌诊标准化的必要性 | 第9-10页 |
| 1.1.2 舌体图像分割的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像分割技术基础 | 第11-12页 |
| 1.2.1 图像分割的数学定义 | 第11页 |
| 1.2.2 图像分割的评价标准 | 第11-12页 |
| 1.3 舌体图像分割方法研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 主动轮廓模型 | 第13页 |
| 1.3.2 分水岭分割算法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 彩色模型转换 | 第14-15页 |
| 1.3.4 基于图论的分割算法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文内容及章节安排 | 第16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 舌体图像数据的获取与预处理 | 第18-21页 |
| 2.1 舌体图像数据的获取 | 第18-19页 |
| 2.2 舌体图像数据的预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于传统随机游走算法的舌体图像分割 | 第21-34页 |
| 3.1 随机游走图像分割方法的理论基础 | 第21-26页 |
| 3.1.1 基于图论的图像分割算法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 一维随机游走 | 第22-23页 |
| 3.1.3 二维随机游走 | 第23-26页 |
| 3.2 应用传统随机游走算法进行舌体图像分割 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 3.4 算法定量评估 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 随机游走分割方法的改进 | 第34-49页 |
| 4.1 基于初始轮廓和位置信息的随机游走改进算法 | 第34-41页 |
| 4.1.1 形态学方法的理论基础 | 第35-37页 |
| 4.1.2 有效初始种子点的选取 | 第37-38页 |
| 4.1.3 应用基于初始区域和位置信息的改进方法进行舌体分割 | 第38-39页 |
| 4.1.4 实验结果及分析 | 第39-40页 |
| 4.1.5 算法定量评估 | 第40-41页 |
| 4.2 基于种子点特征信息的随机游走改进算法 | 第41-47页 |
| 4.2.1 朴素贝叶斯分类器理论知识 | 第42-43页 |
| 4.2.2 应用基于种子点特征信息的改进方法进行舌体分割 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 4.2.4 算法定量评估 | 第46-47页 |
| 4.3 结果分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 舌诊软件系统的改进 | 第49-53页 |
| 5.1 系统结构设计 | 第49-51页 |
| 5.2 图像测试结果 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |