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基于皮肤镜的恶性黑色素瘤检测研究

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基于皮肤镜的恶性黑色素瘤检测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
  1.1 研究背景和意义第12-15页
    1.1.1 研究背景第12-15页
    1.1.2 研究意义第15页
  1.2 国内外研究现状与分析第15-19页
    1.2.1 皮肤镜图像预处理的现状与分析第16页
    1.2.2 皮肤镜图像分割的现状与分析第16-17页
    1.2.3 皮肤镜图像特征提取的现状与分析第17-18页
    1.2.4 皮肤镜图像分类的现状与分析第18-19页
  1.3 论文的主要研究目标和研究内容第19-20页
    1.3.1 研究目标第19页
    1.3.2 研究内容第19-20页
  1.4 论文的结构安排第20-22页
第二章 皮肤镜图像噪声处理第22-28页
  2.1 黑框噪声消除第22-23页
  2.2 毛发噪声消除第23-26页
    2.2.1 颜色空间变换第24-25页
    2.2.2 形态学闭操作第25页
    2.2.3 阈值处理第25-26页
    2.2.4 毛发填充第26页
  2.3 气泡噪声消除第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于超级像素的皮肤镜图像分割第28-42页
  3.1 超级像素分割算法第28-31页
    3.1.1 超级像素分割算法的介绍第28-29页
    3.1.2 SLIC超级像素分割算法第29-31页
    3.1.3 SLIC超级像素分割聚类算法第31页
  3.2 改进的SLIC超级像素分割算法第31-34页
  3.3 超级像素的特征提取第34-36页
    3.3.1 超级像素颜色特征第34-35页
    3.3.2 超级像素纹理特征第35-36页
  3.4 超级像素分类第36-39页
    3.4.1 支持向量机第37-39页
    3.4.2 基于SVM的超级像素分类第39页
  3.5 分割结果后处理第39-41页
    3.5.1 提取最大连通区域第39-40页
    3.5.2 孔洞填充第40-41页
  3.6 本章小结第41-42页
第四章 基于皮肤镜图像的恶性黑色素瘤的特征提取研究第42-58页
  4.1 低级特征提取第42-45页
    4.1.1 皮损区域形状特征提取第42-43页
    4.1.2 皮损区域颜色特征提取第43-44页
    4.1.3 皮损区域纹理特征提取第44-45页
  4.2 基于视觉词组包的皮损特征学习第45-50页
    4.2.1 皮损区域的词包模型第45-47页
    4.2.2 视觉词组包模型第47-49页
    4.2.3 空间金字塔模型第49-50页
  4.3 基于稀疏性编码的皮损特征学习第50-56页
    4.3.1 SIFT特征第51-52页
    4.3.2 稀疏编码第52-53页
    4.3.3 组稀疏编码第53-55页
    4.3.4 组稀疏编码的字典学习第55-56页
    4.3.5 组稀疏编码算法流程第56页
  4.4 本章小结第56-58页
第五章 基于多视图机制的黑色素瘤皮损分类第58-62页
  5.1 基于拼接的多视图融合皮损分类第58-59页
  5.2 基于置信度的多视图融合皮损分类第59-61页
    5.2.1 SVM概率输出第59-60页
    5.2.2 分类器融合第60-61页
  5.3 本章小结第61-62页
第六章 实验结果与分析第62-72页
  6.1 数据集介绍第62-63页
  6.2 评价标准第63-64页
  6.3 实验结果与分析第64-70页
    6.3.1 基于超级像素的皮损分割算法实验结果与分析第64-68页
    6.3.2 视觉词组包模型的皮损特征学习实验结果与分析第68页
    6.3.3 组稀疏编码的皮损特征学习的实验结果与分析第68-70页
    6.3.4 多视图融合学习的皮损分类算法的实验结果与分析第70页
  6.4 本章小结第70-72页
第七章 总结与展望第72-73页
  7.1 论文工作总结第72页
  7.2 论文工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-80页

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