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医学临床图像智能快速识别关键技术研究

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医学临床图像智能快速识别关键技术研究
[硕士毕业论文]
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-13 页
  · 课题研究背景第8-12 页
  · 研究的主要内容第12 页
  · 本文的结构第12-13 页
第二章 医学图像智能识别技术第13-19 页
  · 医学图像基础第13-17 页
    · 灰度直方图第13-15 页
    · 图像插值技术第15-17 页
  · 医学图像处理关键技术第17-18 页
  · 本章小结第18-19 页
第三章 图像边缘检测在临床图像上的作用第19-28 页
  · 医学图像边缘检测概念第19-21 页
  · 经典边缘检测算子第21-26 页
    · Roberts 检测算子第21-22 页
    · Sobel 边缘检测算子第22 页
    · Prewitt 边缘检测算子第22-23 页
    · Canny 边缘检测算子第23-26 页
  · 现代边缘检测算法第26-27 页
    · 小波分析法第26 页
    · 数学形态学分析法第26-27 页
    · 分形理论分析法第27 页
  · 本章小结第27-28 页
第四章 医学图像边缘检测中的数学形态学方法研究第28-46 页
  · 数学形态学图像处理理论第28-38 页
    · 二值数学形态学第29-35 页
    · 灰度数学形态学第35-38 页
  · 结构元素的构造第38-40 页
    · 单结构元素的构造第38-39 页
    · 多结构元素的构造第39-40 页
  · 基于多结构元素的形态学医学图像边缘检测算法第40-41 页
    · 算法实现步骤第40 页
    · 程序设计及实现第40-41 页
  · 实验结果分析第41-45 页
  · 本章小结第45-46 页
第五章 医学临床图像的配准技术第46-56 页
  · 图像配准概念和意义第46-48 页
  · 医学图像的预处理第48-50 页
    · 图像预处理步骤第48-49 页
    · 实验初步结果第49-50 页
  · 图像配准方法第50-54 页
    · 基于灰度信息的方法第50-51 页
    · 变换域法第51-52 页
    · 基于特征的配准方法第52-54 页
  · 本章小结第54-56 页
第六章 基于兴趣点方向特征的医学图像配准方法研究第56-65 页
  · 兴趣点检测方法第57-60 页
    · Moravec 算子第57-58 页
    · Susan 算子第58-59 页
    · Harris 算子第59-60 页
  · 基于Harris 算子的医学图像配准算法第60-62 页
    · 算法实现步骤第60-61 页
    · 程序设计及实现第61-62 页
  · 实验结果分析第62-64 页
  · 本章小结第64-65 页
第七章 结论第65-68 页
  · 研究成果第65-67 页
    · 形态学边缘检测在医学诊断上的应用第65 页
    · 本文提出的算法与其它方法的比较第65-66 页
    · 主要创新点第66-67 页
  · 研究展望第67-68 页
参考文献第68-71 页
致谢第71-72 页
攻读学位期间发表的学术论文目录第72-74 页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面。
 
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