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第一章绪论
1.1课题背景
1.2主要工作
1.3组织结构
第二章预处理
2.1总体流程
2.2彩色图像转换成灰度图像
2.3去除斑点噪声
2.4去除白噪声并进行图像对比度增强
2.4.1线性滤波法
2.4.2中值滤波法
2.4.3自适应滤波法
第三章基于小波分析的医学图像处理方法
3.1引言
3.1.1小波分析概述
3.1.2图像边缘特性综述
3.1.3图像边缘检测的理论概述
3.2连续小波变换的定义与性质
3.2.1连续小波变换的定义
3.2.2连续小波变换的性质[42]
3.2.3二维连续小波分析与二维傅立叶变换的关系
3.3正交小波包的定义与性质
3.4小波变换系数与图像区域的对应关系
3.5多分辨分析与MALLAT算法
3.5.1多分辨分析
3.5.2 Mallat算法
3.6信号奇异性表征与LIPSCHITZ数
第四章基于小波分析的医学图像应用
4.1引言
4.2通过二次样条函数构造小波函数
4.3小波变换的计算
4.4连续小波变换对信号突变定位能力的试验
4.5基于正交小波包的边缘检测算法
4.5.1算法基本要点
4.5.2具体算法
4.5.3算法实现和结果
4.6图像区域和小波系数的关系
4.7小波变换与LIPSCHITZ数结合进行边缘检测的算法
4.7.1具体算法与说明
4.7.2算法结果
第五章基于Zernike矩的医学图像分析方法与应用
5.1引言
5 2二维ZERNIKE矩的定义与ZERNIKE矩的性质
5.2.1二维Zernike矩的定义
5.2.2 Zernike矩的性质
5.3使用ZERNIKE矩实现图像的区域描述
5.4基于ZERNIKE矩的边缘检测方法
5.4.1基于模板卷积的二维Zernike矩计算方法
5.4.2理想阶跃边缘模型
5.4.3理想阶跃边缘模型的参数确定
5.4.4具体算法
5.4.5结果演示
第六章总结与展望
6.1论文工作总结
6.1.1论文的主要工作
6.1.2软件的模块组成：
6.2下一步展望
【参考文献】
致 谢
