文档介绍：中文摘要本文对多尺度几何分析中变换理论进行了深入研究。变换能够更稀疏地表示图像,具有良好的各向异性,但是变换缺乏平移不变性,会产生伪吉布斯现象。进而我们深入研究了非下采样变换,该变像的增强与分割算法中。在基于非下采样变换的医学图像增强算法中,我们针对医学咂奶氐悖ǚ窍虏裳鵆浠焕砺塾胪枷裨銮考际跸结合,对带噪医学咄酚捌枷窠辛送枷裨銮康姆抡媸笛椤J笛榻峁砻鳎该方法与直方图均衡化、小波变换增强和变换增强相比,处理后的图像不仅增强了对比度,同时抑制了噪声,而且保留了图像的边缘细节信息,峰值信的图像的标志点清晰准确,相对传统的分割方法有明显的优势。关键词:医学图像增强;医学图像分割;变换;非下采样变换随着医学成像技术在临床诊断和治疗上的不断发展,医学图像处理与分析技术应运而生。医学图像处理与分析技术主要包括医学图像增强、医学图像分割、医学图像配准和三维重建等方面,其中,医学图像的增强与分割是进行其它医学处理的基础和前提。因此,医学图像的增强与分割也就成为了医学图像处理领域的研究热点。换具有平移不变性,能有效消除伪吉布斯现象,因此,本文将非下采样变换理论应用到医学图像增强与分割领域中。本文的创新点在于将非下采样变换理论应用到医学咄酚捌噪比的值较高。而后我们将增强后的图像,应用离散分数布朗运动模型法进行了分割的仿真实验。实验结果表明,该方法与阕雍蚐算子相比,处理后
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录目课题的研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滦髀邸本文的工作及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第翪浠坏幕纠砺邸引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一离散变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..非下采样变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第乱窖线头影片图像增强算法的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯黑龙江大学硕士学位论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
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