医学图像的多特征融合和识别研究与应用

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医学图像的多特征融合和识别研究与应用

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医学图像的多特征融合和识别研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 医学图像多特征融合研究进展	第11-13页
1.3 本文相关工作介绍	第13-14页
1.4 研究目标与主要贡献	第14-15页
1.5 本文的组织结构	第15-16页
第二章基于全局视觉特征的医学图像分类方法	第16-28页
2.1 LBP纹理特征	第16-20页
2.1.1 基本LBP算子	第17-19页
2.1.2 LBP算子旋转不变性	第19页
2.1.3 LBP算子的等价模式	第19-20页
2.2 Tamura纹理特征	第20-24页
2.2.1 粗糙度	第21-22页
2.2.2 对比度	第22页
2.2.3 方向度	第22-24页
2.3 实验结果分析	第24-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章基于局部视觉特征的医学图像分类方法	第28-46页
3.1 尺度不变特征转换SIFT	第28-34页
3.1.1 DOG尺度空间构建	第29-30页
3.1.2 关键点定位	第30-32页
3.1.3 关键点方向分配	第32-33页
3.1.4 关键点描述子生成	第33-34页
3.2 加速鲁棒特征SURF	第34-39页
3.2.1 DOH尺度空间构建	第34-37页
3.2.2 关键点定位	第37页
3.2.3 关键点方向分配	第37-38页
3.2.4 关键点描述子生成	第38-39页
3.3 基于SURF的快速描述子提取算法	第39-42页
3.3.1 相关工作研究分析	第39-40页
3.3.2 FDEM原理分析	第40-41页
3.3.3 实验结果分析	第41-42页
3.4 实验结果分析	第42-45页
3.5 本章小结	第45-46页
第四章基于核函数的典型相关分析多特征融合算法	第46-56页
4.1 相关工作研究分析	第46-47页
4.2 典型相关分析	第47-50页
4.3 核典型相关分析融合算法	第50-53页
4.4 实验结果分析	第53-55页
4.5 本章小结	第55-56页
第五章基于视觉词典学习的多特征融合算法	第56-76页
5.1 相关工作研究分析	第56-58页
5.2 视觉词典模型	第58-59页
5.3 基于混合属性的谱聚类相似度量方法	第59-67页
5.3.1 相似性度量分析	第60-61页
5.3.2 基于混合属性的相似度量方法	第61-63页
5.3.3 实验结果分析	第63-67页
5.4 视觉词典多特征融合算法	第67-73页
5.4.1 概念和基本定义	第67页
5.4.2 LR模型设计	第67-69页
5.4.3 边际核函数生成	第69-71页
5.4.4 多特征融合算法	第71-73页
5.5 实验结果分析	第73-75页
5.6 本章小结	第75-76页
第六章总结与展望	第76-78页
6.1 工作总结	第76-77页
6.2 未来展望	第77-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-84页
硕士期间研究成果和学术论文	第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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