彩色眼底图像中视杯识别算法研究



彩色眼底图像中视杯识别算法研究

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彩色眼底图像中视杯识别算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
· 视杯识别技术的研究背景和意义	第9-10页
· 视杯识别技术的研究现状	第10-13页
· 国外研究现状	第11-12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 本文主要研究内容	第13-14页
· 本文的结构	第14-17页
第2章眼底图像简介	第17-23页
· 眼球结构及眼底图像	第17-18页
· 眼底图像采集与数据集	第18-20页
· 视杯分割的特点与难点	第20-21页
· 本章小结	第21-23页
第3章 CV 模型简介	第23-33页
· 曲线演化理论	第23-25页
· 水平集方法概述	第25-27页
· CV 模型简介	第27-32页
· CV 模型原理	第27-29页
· CV 模型实验分析	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
第4章眼底图像的预处理与初始轮廓的提取	第33-47页
· 预处理	第33-40页
· RGB 颜色模型	第33-34页
· 彩色眼底图像的灰度转换	第34-36页
· 数学形态学原理的简介	第36-39页
· 感兴趣区域提取	第39-40页
· 初始轮廓的确定	第40-45页
· 擦除血管	第40-41页
· 基于阈值的粗分割	第41-45页
· 实验结果及分析	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第5章基于 CV 模型的视杯分割算法的改进与应用	第47-57页
· CV 模型的改进	第47-51页
· CV 模型能量函数的改进	第47页
· 终止准则	第47-48页
· 实验结果	第48-51页
· 轮廓线的椭圆拟合算法	第51-54页
· 椭圆拟合	第51-52页
· 实验结果	第52-54页
· 算法流程总结	第54-55页
· 本章小结	第55-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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