灰色系统理论及其在医学图像处理中的应用
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灰色系统理论及其在医学图像处理中的应用
论文目录
第1章 绪论
第10-19 页
1.1 本课题研究的目的和意义
第10 页
1.2 医学图像处理技术的研究现状及发展
第10-14 页
1.2.1 医学领域数字图像处理技术的应用
第10-11 页
1.2.2 医学图像处理技术的研究现状
第11-13 页
1.2.3 医学图像处理技术发展趋势
第13-14 页
1.3 灰色系统理论的研究现状
第14-17 页
1.3.1 灰色系统理论的发展及应用
第14-16 页
1.3.2 灰色系统理论用于图像处理的可行性
第16-17 页
1.3.3 灰色系统理论在图像处理中的应用研究
第17 页
1.4 本论文研究的主要内容
第17-18 页
1.5 本章小结
第18-19 页
第2章 灰色系统理论概述
第19-35 页
2.1 灰色系统理论的理论观点
第19 页
2.2 灰色系统理论的内容及特点
第19-21 页
2.3 灰色系统理论的基本概念
第21-23 页
2.4 灰色关联分析基本理论
第23-31 页
2.4.1 灰色关联分析的理论依据
第23-24 页
2.4.2 灰色关联分析的目的
第24-25 页
2.4.3 灰色关联分析的方法
第25 页
2.4.4 灰色关联分析方法与数理统计的相关分析方法的区别
第25 页
2.4.5 影响关联度的主要要因素
第25-26 页
2.4.6 灰色关联分析模型的建立过程
第26-31 页
2.4.6.1 原始数据预处理
第26-28 页
2.4.6.2 关联系数的计算
第28-29 页
2.4.6.3 关联度的计算
第29-30 页
2.4.6.4 关联序的得出
第30-31 页
2.5 GM(1,1)累加生成模型
第31-34 页
2.5.1 GM(1,1)累加生成模型及建模机理
第31 页
2.5.2 GM(1,1)累加生成模型的建立及求解
第31-33 页
2.5.3 GM(1,1)模型的精度检验
第33-34 页
2.6 本章小结
第34-35 页
第3章 灰色系统理论在医学图像处理中的应用
第35-64 页
3.1 医学超声图像的特点
第35 页
3.2 医学图像处理技术的主要内容
第35-37 页
3.2.1 医学图像增强和滤波
第36 页
3.2.2 医学图像的分割
第36 页
3.2.3 医学图像的配准
第36-37 页
3.2.4 医学图像的显示和三维可视化
第37 页
3.3 医学图像的数字化
第37-38 页
3.4 医学图像规—化处理
第38-41 页
3.5 GM(1,1)模型在图像滤波中的应用
第41-55 页
3.5.1 图像噪声的来源、种类及去除图像噪声的主要方法
第41-43 页
3.5.2 去噪图像质量评价方法
第43-45 页
3.5.2.1 图像质量的主观评价
第44 页
3.5.2.2 图像的客观评价
第44-45 页
3.5.3 灰色系统累加模型在图像去噪中的应用
第45-54 页
3.5.3.1 GM(1,1)累加生成模型的建立
第46-48 页
3.5.3.2 GM(1,1)模型的求解过程
第48-51 页
3.5.3.3 GM(1,1)模型的精度检验
第51-52 页
3.5.3.4 仿真验证
第52-54 页
3.5.4 滤波效果对比
第54-55 页
3.6 灰色关联分析方法在图像边缘检测中的应用
第55-63 页
3.6.1 边缘检测及其常用的边缘检测方法
第55-56 页
3.6.2 灰色关联分析方法在图像边缘检测中的应用
第56-61 页
3.6.2.1 图像的邻域操作
第57-59 页
3.6.2.2 灰色关联分析方法的边缘检测实现
第59-61 页
3.6.3 仿真试验及效果对比
第61-63 页
3.7 本章小结
第63-64 页
第4章 灰色系统理论在医学图像的识别中的应用
第64-76 页
4.1 灰色关联分析方法引入图像识别的理论依据
第64-65 页
4.2 图像特征提取及识别的基本内容
第65-68 页
4.3 超声图像的特征选择与提取
第68-71 页
4.3.1 胰腺的超声像图特征选择
第68-69 页
4.3.2 基于视觉特征和统计特征的提取
第69-70 页
4.3.3 基于专家经验的特征提取
第70-71 页
4.4 图像分类与识别的灰色关联分析
第71-74 页
4.4.1 参考数列和比较数列的确定
第71-72 页
4.4.2 数据元素的无量纲化
第72-73 页
4.4.3 权系数的处理方法
第73 页
4.4.4 关联度计算及结果分析
第73-74 页
4.4.5 运用灰色系统理论进行图像识别的特点和优点
第74 页
4.5 本章小结
第74-76 页
结论
第76-79 页
参考文献
第79-83 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
第83-84 页
致谢
第84页
本篇论文共
84
页,
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