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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于人眼视觉特性的数字X线医学图像增强方法的研究
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基于人眼视觉特性的数字X线医学图像增强方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第7-10页
图表索引第10-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·引言第12-14页
   ·数字X线放射图像处理第14-18页
     ·处理方法回顾第14页
     ·数字X线放射图像增强技术第14-15页
     ·国内外数字X线医学图像增强方法概况第15-18页
     ·X线放射图像增强中存在的问题第18页
   ·人眼视觉特性第18-19页
   ·图像存储与通讯系统第19-20页
     ·PACS概述第19页
     ·PACS的组成第19-20页
     ·PACS的关键技术第20页
   ·论文研究内容第20-22页
第二章 DICOM医学图像文件格式第22-30页
   ·DICOM的发展史第22页
   ·标准的组成第22-23页
   ·DICOM医学图像文件格式第23-28页
     ·数据元素第24-25页
     ·文件头第25-26页
     ·DICOM数据集合第26-28页
   ·DICOM文件示例第28-30页
第三章 数字X线医学图像增强的一般理论基础第30-48页
   ·引言第30页
   ·对比度增强第30-41页
     ·灰阶变换第30-32页
     ·直方图均衡第32-38页
       ·全局算法第32-34页
       ·基本自适应直方图均衡(AHE)第34-35页
       ·双线性插值AHE第35-36页
       ·对比度受限自适应直方图均衡第36-38页
     ·直接对比度增强第38-41页
       ·基本算法第38-39页
       ·基于边缘检测的对比度增强法第39-40页
       ·Laxmikant Dash法-指数自适应变化的对比度增强法第40-41页
   ·边缘细节增强第41-48页
     ·梯度算子第41-42页
     ·拉普拉斯算子第42-43页
     ·反锐化掩模第43-48页
       ·线性反锐化掩模法第43-44页
       ·立方反锐化掩模法第44-48页
第四章 数字X线医学图像增强改进方法的研究第48-83页
   ·引言第48页
   ·对比度增强第48-75页
     ·正弦灰阶变换第48-51页
     ·基于空间相关的直方图均衡第51-56页
       ·直方图均衡分析第51-52页
       ·空间相关直方图均衡(SCHE)第52-54页
       ·实验结果及分析第54-56页
     ·自适应邻域灰阶扩展直方图均衡及其快速算法第56-65页
       ·基本原理第56-57页
       ·全局直方图均衡映射函数第57页
       ·自适应邻域灰阶扩展直方图均衡(ANGSHE)第57-60页
       ·快速自适应邻域灰阶扩展直方图均衡(FANGSHE)第60-62页
       ·实验结果及分析第62-65页
     ·基于均匀度检测的自适应模糊对比度增强第65-75页
       ·Pal算法分析第65-66页
       ·基于均匀度检测的自适应模糊对比度增强(HD-AFCE)第66-71页
       ·全局对比度第71-72页
       ·实验结果和分析第72-75页
   ·边缘细节增强第75-83页
     ·基于区域分割的自适应反锐化掩模法(RS-AUM)第75-83页
       ·算法第75-79页
       ·性能评价第79-80页
       ·实验结果及分析第80-83页
第五章 基于人眼视觉特性的数字X线医学图像增强方法研究第83-104页
   ·引言第83页
   ·基于对比灵敏度函数的自适应对比度增强第83-94页
     ·对比灵敏度函数第83-84页
     ·算法第84-90页
       ·局部对比度第84-85页
       ·分离平滑区和细节区第85-86页
       ·阈值对比度第86-87页
       ·局部对比增强系数第87-90页
     ·实验结果及分析第90-94页
   ·多通道自适应同态增强第94-104页
     ·基本算法第94-96页
     ·多通道自适应同态增强第96-101页
       ·算法流程第96-98页
       ·自适应确定系数α、β第98-101页
     ·实验结果及分析第101-104页
第六章 结论与展望第104-106页
   ·研究成果和结论第104-105页
   ·论文创新点第105页
   ·进一步的研究工作第105-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-113页
博士期间发表论文第113-114页
作者简历第114-115页

 
 
论文编号BS910925,这篇论文共115
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