基于特征提取和监督学习的视网膜血管分割技术研究

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基于特征提取和监督学习的视网膜血管分割技术研究

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基于特征提取和监督学习的视网膜血管分割技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-20页
· 引言	第10-11页
· 研究背景及意义	第11-13页
· 视网膜血管分割方法研究现状	第13-16页
· 视网膜血管分割研究存在的问题	第16页
· 本文主要研究内容及章节安排	第16-20页
第二章眼底视网膜图像预处理	第20-34页
· 眼底构造	第20-21页
· 眼底视网膜图像采集与获取	第21-22页
· 数字图像处理基础	第22-25页
· 数字图像介绍及其基本属性	第22-24页
· 数字图像处理系统	第24-25页
· 眼底视网膜图像的通道选取分析	第25-26页
· 视网膜图像增强处理	第26-30页
· 感兴趣区域膨胀处理	第30-31页
· 视网膜图像视场的提取	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
第三章视网膜图像特征提取方法研究	第34-44页
· 生理学基础及数学模型	第34-38页
· 生理学基础	第34-36页
· 感受野数学模型	第36-37页
· COSFIRE滤波数学模型	第37-38页
· 血管结构特征提取	第38-40页
· 对称结构的COSFIRE滤波模型	第38页
· DoG滤波器模糊移位运算	第38-39页
· COSFIRE滤波响应	第39页
· 非对称结构的COSFIRE滤波模型及血管末端特征结构	第39-40页
· 特征提取实验参数设置及实验结果	第40-42页
· 特征归一化处理	第42页
· 本章小结	第42-44页
第四章基于K近邻算法的视网膜血管分割	第44-52页
· 机器学习的理论基础	第44-45页
· K近邻算法	第45-46页
· 实验结果与分析	第46-51页
· 实验建立	第46-47页
· 实验结果评价指标	第47-48页
· K值设定	第48-49页
· 实验结果及分析	第49-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章基于贝叶斯高斯混合分类器的视网膜血管分割方法	第52-62页
· 贝叶斯高斯混合模型分类器	第52-55页
· 贝叶斯决策论	第52-53页
· 高斯混合概率密度函数	第53-54页
· GMM参数估计-EM算法	第54-55页
· 实验结果与分析	第55-59页
· 高斯混合模型参数C调优	第55-56页
· 算法分割结果	第56-57页
· 算法性能分析	第57-59页
· 本章小结	第59-62页
第六章总结与展望	第62-64页
· 论文的研究成果	第62页
· 未来工作展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-70页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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