基于贝叶斯最小均方差算法的OCT图像散斑处理



基于贝叶斯最小均方差算法的OCT图像散斑处理

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基于贝叶斯最小均方差算法的OCT图像散斑处理

论文目录
中文摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
目录	第8-10页
第一章绪论	第10-15页
· 研究背景	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 本文主要研究内容及创新点	第12-13页
· 本文的组织结构和章节安排	第13-15页
第二章 OCT 图像的散斑处理	第15-31页
· OCT 系统成像的基本原理	第15-19页
· OCT 中的低相干干涉	第16-18页
· 光学外差探测	第18-19页
· OCT 技术在生物医学中的应用	第19-21页
· OCT 图像的噪声及常用的散斑噪声抑制方法	第21-30页
· OCT 图像的噪声	第21-23页
· 常用的散斑噪声抑制方法	第23-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章 OCT 图像散斑降噪算法	第31-45页
· 图像质量评价方法	第31-32页
· 图像质量的主观评价方法	第31页
· 图像质量的客观评价方法	第31-32页
· 现有散斑降噪算法分析	第32-34页
· 贝叶斯决策理论	第34-36页
· 贝叶斯最小错误率决策	第34-35页
· 贝叶斯最小风险决策	第35页
· 参数估计和非参数估计	第35-36页
· 贝叶斯最小均方误差估计去噪算法	第36-41页
· 散斑的数学模型	第36-37页
· 贝叶斯估计	第37-38页
· 条件后验抽样	第38-39页
· 图像像素的权值	第39页
· 加权直方图	第39-41页
· 实验结果及分析	第41-45页
第四章边缘保留的改进	第45-53页
· 图像边缘保留的分析	第45-46页
· 图像的边缘特征	第45页
· 边缘保留的滤波方法	第45-46页
· 图像像素的空间临近度	第46-47页
· 边缘保留改进算法	第47-48页
· 图像像素的权值	第47页
· 算法具体步骤	第47-48页
· 实验结果及结论	第48-53页
第五章总结与展望	第53-55页
· 工作总结	第53页
· 工作展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士期间的研究成果	第60 页

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