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小波神经网络在医学图像压缩中的应用研究

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小波神经网络在医学图像压缩中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-7 页
致谢第7-12 页
第一章 医学图像成像及压缩技术第12-20 页
  · 医学图像的发展历史第12-13 页
  · 医学图像压缩研究现状综述第13-18 页
    · 图像压缩中的数据冗余第13 页
    · 医学图像压缩技术第13-18 页
      · 经典无损压缩技术第14-15 页
      · 有损压缩方法第15-18 页
  · 本文的主要工作第18-20 页
第二章 小波变换第20-34 页
  · 傅立叶变换第20 页
  · 小波变换第20-22 页
    · 小波变换的时频局部化第21-22 页
  · 多分辨率分析第22-25 页
  · Mallat算法第25-29 页
  · 常用小波函数第29-34 页
    · 哈尔小波第30-31 页
    · Daubechies小波第31-34 页
第三章 神经网络理论第34-44 页
  · 人工神经网络概念的提出第34-35 页
  · 人工神经网络的模型与基本结构第35-36 页
    · 生物神经元的模型第35 页
    · 人工神经网络的模型第35-36 页
  · 激活转移函数第36-38 页
  · 神经网络的结构形式第38-39 页
    · 单层神经元网络第38 页
    · 多层神经网络第38 页
    · 反馈网络第38-39 页
  · 反向传播网络第39-44 页
    · BP网络的学习和训练规则第40-41 页
    · BP网络的设计第41-42 页
    · BP网络的改进第42-44 页
第四章 小波神经网络在医学图像压缩中的应用第44-68 页
  · 小波神经网络简介第44-52 页
    · 小波网络的产生第44-46 页
    · 小波网络的构造第46-49 页
    · 小波网络的学习过程第49-51 页
    · 小波网络的逼近性能第51-52 页
    · 小波网络的应用第52 页
  · 小波神经网络在医学图像压缩中的应用研究第52-68 页
    · 小波神经网络的医学图像压缩原理第53-54 页
    · 图像的评价方法第54 页
    · 结果与讨论第54-68 页
第五章 总结与展望第68-69 页
参考文献第69-73 页
附录第73页

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