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基于多特征的医学图像检索技术研究

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基于多特征的医学图像检索技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-15页
  1.1 研究背景与意义第11-12页
  1.2 国内外研究历史与现状第12-13页
  1.3 本文的主要贡献与创新第13-14页
  1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 医学图像特征及其检索技术第15-26页
  2.1 医学图像特征分类概述第15-16页
  2.2 医学图像的特点第16-17页
    2.2.1 多模态性第16页
    2.2.2 不确定性第16-17页
    2.2.3 信息载体多元性第17页
    2.2.4 总结第17页
  2.3 医学图像的特征第17-23页
    2.3.1 医学图像的颜色特征第18-19页
    2.3.2 医学图像的形状特征第19-20页
    2.3.3 医学图像的纹理特征第20-22页
    2.3.4 医学图像的空间关系特征第22-23页
  2.4 基于内容的医学图像检索技术第23-24页
    2.4.1 图像特征库第23页
    2.4.2 相似性度量第23-24页
  2.5 本章小结第24-26页
第三章 医学图像的特征提取算法第26-49页
  3.1 医学图像预处理第26-27页
  3.2 灰度直方图第27-32页
    3.2.1 医学图像中的灰度直方图特征第28-29页
    3.2.2 灰度直方图特征提取算法第29-30页
    3.2.3 实验设计与分析第30-32页
  3.3 灰度共生矩阵第32-41页
    3.3.1 医学图像中的灰度共生矩阵第32-37页
    3.3.2 灰度共生矩阵特征提取算法第37-40页
    3.3.3 实验设计与分析第40-41页
  3.4 不变矩第41-47页
    3.4.1 医学图像中Hu不变矩特征第41-44页
    3.4.2 Hu不变矩特征提取算法第44-45页
    3.4.3 实验设计与分析第45-47页
  3.5 本章小结第47-49页
第四章 基于模糊集的医学图像多特征融合第49-59页
  4.1 模糊集理论概述第49-55页
    4.1.1 模糊集理论的诞生、发展以及应用第49-50页
    4.1.2 模糊性及其数学意义第50-51页
    4.1.3 模糊集的分类和表示方法第51-53页
    4.1.4 隶属函数第53-55页
  4.2 医学图像的模糊内容特征第55-56页
    4.2.1 图像特征模糊化表示第55页
    4.2.2 图像模糊特征相似度计算第55-56页
  4.3 基于模糊集的医学图像多特征融合及匹配第56-57页
  4.4 本章小结第57-59页
第五章 基于多特征的医学图像检索实验第59-70页
  5.1 医学图像检索系统总体设计第59-61页
    5.1.1 系统设计思想第59页
    5.1.2 系统环境第59-60页
    5.1.3 系统结构第60-61页
  5.2 医学图像检索系统功能设计第61-62页
    5.2.1 图像预读模块功能设计第61页
    5.2.2 特征提取模块功能设计第61-62页
    5.2.3 特征模糊化模块功能设计第62页
    5.2.4 图像匹配模块功能设计第62页
  5.3 系统实验和结果分析第62-69页
    5.3.1 实验数据来源第62-63页
    5.3.2 多特征融合检索实验第63-66页
    5.3.3 容差对检索效果的影响实验第66-67页
    5.3.4 不同算法的效果对比实验第67-68页
    5.3.5 基于SVM的系统改进实验第68-69页
  5.4 本章小结第69-70页
第六章 全文总结与展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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