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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,
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