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眼底照相机图像处理与分析关键技术研究
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眼底照相机图像处理与分析关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-11 页
第一章 绪论第11-17 页
　　· 引言第11-12 页
　　· 研究背景第12-15 页
　　　　· 人眼及其眼底的医学基础第12-13 页
　　　　· 图像处理的发展及其在医学领域中的应用第13-14 页
　　　　· 眼底检查及其眼底图像的重要临床价值第14-15 页
　　· 论文主要研究工作第15-16 页
　　· 论文内容安排第16-17 页
第二章 眼底图像处理关键技术综述第17-24 页
　　· 图像增强第17-20 页
　　　　· 图像增强概念第17-18 页
　　　　· 图像增强方法第18-20 页
　　· 图像分割第20-22 页
　　　　· 图像分割概念第20 页
　　　　· 图像分割方法第20-22 页
　　· 图像识别第22-23 页
　　　　· 图像识别概念第22 页
　　　　· 图像识别方法第22-23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第三章 眼底图像增强第24-47 页
　　· 灰度修正第25-32 页
　　　　· 灰度化处理第25-27 页
　　　　· 灰度变换第27-29 页
　　　　· 直方图修正第29-32 页
　　· 图像的平滑第32-39 页
　　　　· 模板操作第32-33 页
　　　　· 邻域平均法第33-34 页
　　　　· 选择式掩模平滑第34-36 页
　　　　· 中值滤波第36-37 页
　　　　· 高斯匹配滤波第37-39 页
　　· 图像的锐化第39-42 页
　　　　· 梯度锐化第39-40 页
　　　　· 拉普拉斯掩模锐化第40-42 页
　　· 基于粗糙集与小波反锐化掩模的眼底图像增强第42-46 页
　　　　· 粗糙集去噪第42-43 页
　　　　· 小波反锐化掩模增强第43-46 页
　　· 结果分析第46 页
　　· 本章小结第46-47 页
第四章 眼底病灶识别第47-56 页
　　· 眼底图像分割方法比较第47-48 页
　　· 图像阈值分割第48-49 页
　　· 眼底图像的阈值选取第49-50 页
　　· 大津法眼底病灶识别第50-51 页
　　　　· 大津法的基本原理第50-51 页
　　　　· 用大津法识别眼底病灶第51 页
　　· 迭代法眼底病灶识别第51-52 页
　　　　· 迭代法的基本原理第51-52 页
　　　　· 用迭代法识别眼底病灶第52 页
　　· 噪声去除第52-55 页
　　　　· 形态学滤波第52-54 页
　　　　· 阈值面积消除第54-55 页
　　　　· 噪声去除第55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第五章 眼底图像处理与分析系统的设计和实现第56-67 页
　　· 眼底图像处理与分析系统的设计第56-60 页
　　　　· 眼底图像处理与分析软件系统需求分析第56-57 页
　　　　· 系统总体功能模块第57-60 页
　　· 眼底图像处理与分析系统的实现第60-64 页
　　　　· 系统开发工具第60 页
　　　　· 系统的实现过程第60-62 页
　　　　· 眼底病灶识别的示例第62-63 页
　　　　· 电子病历管理第63-64 页
　　　　· 系统实验环境及结果第64 页
　　· 系统性能评价第64-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
第六章 总结和展望第67-69 页
　　· 全文总结第67 页
　　· 研究展望第67-69 页
参考文献第69-72 页
致谢第72-73 页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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