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          畢業論文標題:

          小波在醫用圖像處理上的應用

           本文ID:LWGSW11940 價格:收費積分/100
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          本站會員可自行下載:下載地址 小波在醫用圖像處理上的應用 (收費:11800 積分)  

          信息計算科學論文編號:XXLW111 論文字數:7186,頁數:28

          目  錄
          摘     要 I
          Abstract II
          目  錄 III
          第一章  緒論 1
          1.1  引言 1
          1.2  原理 2
          第二章  二維小波的原理概述 4
          2.1  Mallat算法的信號分解過程 4
          2.2  Mallat算法的信號重建過程 5
          2.3  二維小波變換 6
          第三章  二維小波分析在醫用圖像處理上的應用 8
          3.1  原始圖像描述及二維小波系數選擇 8
          3.2  二維小波分析具體應用 12
          3.2.1 圖像壓縮 12
          3.2.2 圖像降噪 13
          3.2.3 圖像增強 15
          3.2.4 圖像平滑處理 16
          3.2.5 圖像融合處理 16
          3.3  分析結論 17
          第四章  結論 19
          致 謝 20
          參考文獻 21
          附 錄 22

          摘     要
           
           隨著人類社會的發展,人類文明的進步,人們所掌握的知識也越來越多。一些之前不為多數人所熟知的科學知識和科學技術也慢慢的開始被人民所接受和了解。近些年小波在信號處理、圖像處理、語音與圖像編碼、語音識別與合成、多尺度邊緣提取和重建、分形上的優點使得小波分析理論受到眾多學科的共同關注,而醫用圖像學的發展又促使小波與醫學的相互結合。因此本文通過對二維小波的基本圖像分解和圖像重組的原理敘述和介紹,在選擇好合適的原始圖像情況下確定合適的小波分析系數,再聯系二維小波分析法對醫學圖像的圖像壓縮,圖像消噪,圖像增強,圖像平滑處理,以及圖像融合處理等方面的實際應用的研究,用實際操作來證明小波在醫用圖像處理中的應用的可行性。
           
          關鍵詞:圖像壓縮 圖像消噪 圖像增強 圖像平滑處理  圖像融合

          Abstract
           With the development of human society and the advance of human civilization, people have more and more knowledge to master. Some scientific knowledge and technology that no well-known before to most people are also slowly began to be accepted and understanding. In recent years wavelet theory has been interested by a broad range of subjects because it’s advantage in signal processing, image processing, voice and image coding, speech recognition and synthesis, multi-scale edge extraction and reconstruction, what’s more, the development of Medical Image promote the wavelet and medicine to be combined. In this paper, the author introduce the principle of two-dimensional wavelet base image decomposition and the image re-organized. under condition of choose right primitive image ascertains we choose the right wavelet analysis modulus. The author also has done research on image compression, image elimination, image strengthen, image smooth Handled and integration of image processing by Two-dimensional wavelet analysis, through the actual operation to prove feasibility of application that wavelet in the medical image processing.

          Keywords:Image compression; Image elimination; Image strengthen; Image smooth; Handled    Image fuses


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