基于分块脊波变换的医学图像增强研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 医学图像概述 | 第9页 |
| 1.2 关于医学图像处理的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 1.3 关于医学图像增强研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 医学图像空间域增强方法概述 | 第14-25页 |
| 2.1 数字图像的表示 | 第14-16页 |
| 2.2 医学图像空间域增强方法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 灰度变换 | 第17-18页 |
| 2.2.2 直方图均衡化方法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 空间域滤波增强 | 第20-22页 |
| 2.3 医学图像增强评价标准 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 小波变换 | 第25-44页 |
| 3.1 连续小波变换 | 第25-28页 |
| 3.1.1 小波母函数 | 第25-27页 |
| 3.1.2 连续小波变换 | 第27-28页 |
| 3.2 离散小波变换 | 第28-29页 |
| 3.3 多分辨分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 平方可积空间 | 第29-30页 |
| 3.3.2 多分辨分析的两种不同角度 | 第30-33页 |
| 3.4 Mallat算法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 二尺度方程 | 第33-34页 |
| 3.4.2 信号的分解 | 第34-35页 |
| 3.4.3 信号的重构 | 第35-36页 |
| 3.5 图像的小波变换 | 第36-41页 |
| 3.5.1 二维小波变换 | 第36-37页 |
| 3.5.2 二维多尺度分析 | 第37-38页 |
| 3.5.3 二维离散小波变换的Mallat算法 | 第38-41页 |
| 3.6 基于 MATLAB 的小波图像分析 | 第41-43页 |
| 3.6.1 二维离散小波的一级分解实验 | 第41-42页 |
| 3.6.2 二维离散小波的多尺度分解实验 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于脊波变换的医学图像增强 | 第44-57页 |
| 4.1 连续脊波变换理论 | 第44-46页 |
| 4.2 有限脊波变换 | 第46-51页 |
| 4.2.1 基于最优向量法的有限Radon变换 | 第47-49页 |
| 4.2.2 有限脊波变换过程 | 第49-51页 |
| 4.2.3 有限脊波变换的分块改进 | 第51页 |
| 4.3 基于分块脊波变换图像增强算法 | 第51-53页 |
| 4.3.1 去噪收缩阈值函数的确定 | 第51-52页 |
| 4.3.2 图像增强函数 | 第52-53页 |
| 4.3.3 增强算法 | 第53页 |
| 4.4 基于分块脊波变换增强实验 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表文章目录 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-73页 |
