眼底图像病变区域的提取与识别



眼底图像病变区域的提取与识别

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眼底图像病变区域的提取与识别

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6页
第一章绪论	第9-16页
1.1 课题的研究背景及意义	第9页
1.2 眼球结构及眼底病变与其相关数据集	第9-13页
1.2.1 眼球结构	第9-11页
1.2.2 常见的眼底病变	第11页
1.2.3 相关数据集介绍	第11-13页
1.3 国内外研究现状	第13-14页
1.4 论文主要研究内容和章节安排	第14-16页
1.4.1 论文的主要研究内容	第14页
1.4.2 论文研究内容的主要理论	第14-15页
1.4.3 论文章节结构安排	第15-16页
第二章眼底图像处理技术	第16-30页
2.1 眼底图像的预处理方法	第16-25页
2.1.1 色彩空间及其相互转换	第16-21页
2.1.2 眼底图像通道分量的应用	第21-23页
2.1.3 眼底图像增强及均衡化方法	第23-25页
2.2 眼底图像的分割和分类方法	第25-29页
2.2.1 眼底图像的分割方法	第25-28页
2.2.2 眼底图像的分类方法	第28-29页
2.3 本章小结	第29-30页
第三章血管分割及微动脉瘤的检测	第30-45页
3.1 血管分割	第30-37页
3.1.1 图像预处理	第31-35页
3.1.2 阈值分割	第35-37页
3.2 微动脉瘤的检测	第37-43页
3.2.1 病变像素点的分割	第38-41页
3.2.2 病变像素点统计	第41页
3.2.3 病变像素点分级	第41-43页
3.3 本章小结	第43-45页
第四章硬性渗出物的检测及评价方法	第41-65页
4.1 硬性渗出物检测	第45-52页
4.1.1 预处理	第46页
4.1.2 边缘检测候选区域的生成	第46-47页
4.1.3 聚类候选区域的生成	第47-51页
4.1.4 候选区域的聚合	第51-52页
4.2 算法评价方法	第52-63页
4.2.1 标签图像的生成	第53-54页
4.2.2 机器学习分类器预测图像的生成	第54-56页
4.2.3 算法评价指标	第56-63页
4.3 本章小结	第63-65页
第五章基于卷积神经网络的眼底病变检测	第65-80页
5.1 卷积神经网络	第65-73页
5.1.1 CNN与传统神经网络的比较	第61-67页
5.1.2 网络结构	第67-73页
5.2 全局眼底图像病变的识别	第73-78页
5.2.1 正常与病变图像的识别	第73-77页
5.2.2 微动脉瘤和硬性渗出物的识别	第77-78页
5.3 本章小结	第78-80页
第六章总结与展望	第80-82页
6.1 文章总结	第80-81页
6.2 未来展望	第81-82页
致谢	第82-83页
参考文献	第83-88页
攻读硕士学位期间取得的成果	第88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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