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基于胃镜图像的病灶检测方法研究

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基于胃镜图像的病灶检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 研究背景与意义第9-12页
  · 胃镜图像的病灶检测项目需求第12-13页
  · 论文主要内容第13-14页
  · 论文的组织结构第14-16页
第二章 基于胃镜图像的病灶检测技术第16-25页
  · 医学图像的病灶检测技术的发展第16-18页
  · 胃镜图像病灶检测关键技术第18-24页
    · 识别单位的划分第19-21页
    · 特征提取第21-22页
    · 基于图像特征的分类识别第22-24页
  · 本章小结第24-25页
第三章 基于超像素分割的胃镜图像病灶检测方法第25-42页
  · 基于超像素的图像分割方法第25-27页
  · 胃镜图像的特征提取与融合第27-35页
    · 颜色直方图特征第28-30页
    · LBP 纹理特征第30-32页
    · 特征融合与实验结果分析第32-35页
  · Adaboost 分类器在胃镜图像病灶检测中的应用第35-37页
  · 基于超像素分割的病灶检测算法第37-39页
    · 病灶检测流程第37页
    · 病灶检测算法第37-39页
  · 实验设计与实验结果分析第39-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于马尔可夫随机场的病灶检测方法第42-58页
  · 基于马尔可夫随机场理论的降噪方法第42-46页
    · 邻域系统和集簇第42-44页
    · 马尔可夫随机场第44页
    · 马尔可夫随机场与吉布斯随机场的等效性第44-45页
    · 基于 MAP-MRF 框架的图像降噪处理第45-46页
  · 基于马尔可夫随机场的病灶检测算法第46-53页
    · 基于马尔可夫随机场的病灶检测流程第46-48页
    · 随机场模型的建立第48-51页
    · 基于马尔可夫随机场的病灶检测算法第51-53页
  · 实验结果及分析第53-57页
  · 本章小结第57-58页
第五章 结论第58-60页
参考文献第60-63页
在学研究成果第63-64页
致谢第64 页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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