色素性皮肤病图像预处理与内容检索研究



色素性皮肤病图像预处理与内容检索研究

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色素性皮肤病图像预处理与内容检索研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 课题背景及意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.3 本论文主要研究内容	第14-15页
1.4 本论文的结构安排	第15-17页
第二章皮肤病图像的预处理	第17-25页
2.1 图像去噪	第17-18页
2.2 图像增强	第18-19页
2.3 毛发消除	第19-21页
2.4 图像分割	第21-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第三章基于图像特征及Hash编码的图像检索	第25-38页
3.1 基于低层特征融合的图像检索	第25-30页
3.1.1 FCH特征	第25-27页
3.1.2 Gabor特征	第27-28页
3.1.3 LBP特征	第28-29页
3.1.4 PHOG特征	第29-30页
3.2 基于Hash编码的图像检索	第30-32页
3.2.1 无监督局部敏感哈希LSH算法	第31-32页
3.2.2 半监督哈希算法SSH	第32页
3.3 图像检索的评价标准	第32-33页
3.4 实验设计与分析	第33-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于深层卷积神经网络的深度语义Hash图像检索	第38-64页
4.1 深度学习简介	第38-40页
4.2 卷积神经网络	第40-53页
4.2.1 人工神经网络	第40-45页
4.2.2 随机梯度下降	第45-47页
4.2.3 BP反向传播算法	第47-50页
4.2.4 Dropout防止过拟合	第50-52页
4.2.5 SoftMax回归	第52-53页
4.3 深度语义Hash编码	第53-56页
4.3.1 深度语义Hash结构	第54-55页
4.3.2 语义一致性编码	第55页
4.3.3 紧凑Hash编码	第55-56页
4.4 实验设计与分析	第56-62页
4.5 本章小结	第62-64页
第五章基于Hash-AP分层次检索排序	第64-72页
5.1 聚类算法简介	第64-65页
5.1.1 K-Means聚类	第65页
5.2 AP近邻传播算法	第65-68页
5.2.1 构造相似度矩阵	第66页
5.2.2 吸引度矩阵R和归属度矩阵	第66-67页
5.2.3 决策矩阵	第67-68页
5.2.4 算法流程	第68页
5.3 自适应近邻传播算法	第68页
5.4 实验设计与分析	第68-71页
5.5 本章小结	第71-72页
第六章总结和展望	第72-74页
致谢	第74-75页
参考文献	第75-80页

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