图书介绍

皮肤镜图像处理技术2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

谢凤英著；姜志国主审；梦如松医学顾问著
出版社：北京：电子工业出版社
ISBN：9787121258985
出版时间：2015
标注页数：197页
文件大小：25MB
文件页数：205页
主题词：皮肤病－镜检－图象处理

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图书目录

第1章概述1

1.1 皮肤镜技术1

1.2 皮肤镜图像计算机辅助诊断3

1.3 皮肤镜数字图像处理6

1.4 皮肤镜图像处理的发展趋势11

小结12

第2章皮肤镜图像的质量评价13

2.1 散焦模糊评价13

2.1.1 散焦模糊的退化函数13

2.1.2 散焦模糊的退化原理14

2.1.3 散焦模糊评价指标设计15

2.2 基于梯度的模糊评价17

2.2.1 梯度原理17

2.2.2 模糊评价指标设计19

2.3 光照不均评价21

2.3.1 Retinex变分模型21

2.3.2 光照分量提取22

2.3.3 光照评价指标设计22

2.4 模糊和光照不均混合失真情况下的评价24

2.4.1 模糊和光照不均的频谱特性分析24

2.4.2 模糊和光照不均测度的设计26

2.4.3 评价模型修正27

2.5 毛发遮挡评价28

2.5.1 毛发提取28

2.5.2 毛发遮挡评价指标设计33

小结35

第3章皮肤镜图像的预处理36

3.1 散焦模糊的复原37

3.1.1 图像的退化与复原过程37

3.1.2 连续函数的退化模型38

3.1.3 离散函数的退化模型39

3.1.4 图像复原的基本步骤42

3.1.5 维纳滤波图像复原方法43

3.2 光照不均的去除45

3.2.1 基于光照估计的光照去除45

3.2.2 基于图像增强的光照去除46

3.3 毛发的去除52

3.3.1 基于偏微分方程的毛发去除53

3.3.2 基于Criminisi修复算法的毛发去除54

3.4 平滑去噪56

3.4.1 邻域平均法56

3.4.2 中值滤波法59

小结61

第4章皮肤镜图像的非监督分割62

4.1 大津阈值分割62

4.1.1 阈值分割的原理63

4.1.2 大津阈值选择64

4.2 K均值聚类分割67

4.3 Mean Shift聚类分割70

4.3.1 核估计70

4.3.2 密度梯度估计71

4.3.3 Mean Shift图像聚类74

4.3.4 子区合并后处理75

4.4 基于SGNN的分割76

4.4.1 SGNN算法原理77

4.4.2 改进的SGNN分割算法78

4.5 基于JSEG的分割80

4.5.1 颜色量化80

4.5.2 空间分割82

4.6 基于SRM的分割85

4.6.1 融合预测86

4.6.2 融合顺序87

4.6.3 统计区域融合算法88

4.7 水平集活动轮廓模型89

4.7.1 Mumford-Shah模型89

4.7.2 Chan-Vese模型89

4.7.3 Chan-Vese模型的数值实现91

4.8 图像分割的性能评价92

4.8.1 无监督评价法93

4.8.2 有监督评价法95

小结96

第5章常用的皮肤镜图像特征描述方法98

5.1 形状描述98

5.1.1 图像矩99

5.1.2 常用的形状描述101

5.2 颜色描述104

5.2.1 彩色空间104

5.2.2 直方图110

5.2.3 颜色直方图距离112

5.2.4 其他颜色描述112

5.3 纹理描述114

5.3.1 灰度共生矩阵115

5.3.2 Gabor小波纹理描述118

5.3.3 可控金字塔变换125

小结127

第6章皮肤镜图像的分类识别方法128

6.1 图像识别系统128

6.2 学习与分类130

6.2.1 机器学习的基本模型130

6.2.2 监督学习131

6.3 人工神经元网络131

6.3.1 基本原理131

6.3.2 BP神经网络133

6.3.3 模糊神经网络135

6.3.4 组合神经网络139

6.4 支持向量机142

6.4.1 最优分类面142

6.4.2 SVM方法144

6.4.3 核函数的选择145

6.5 AdaBoost算法146

小结147

第7章基于机器学习的皮肤镜图像分割148

7.1 基于监督学习的分割148

7.1.1 同质子区149

7.1.2 同质子区的特征提取153

7.1.3 基于SVM监督学习的分割154

7.2 基于多分类模型的自适应分割155

7.2.1 图像模式与分割方法之间的匹配155

7.2.2 特征提取157

7.2.3 自适应分割158

小结161

第8章典型皮损目标的计算机辅助诊断162

8.1 黑色素瘤的诊断标准162

8.1.1 ABCD准则162

8.1.2 Menzies打分法164

8.1.3 七点检测法164

8.2 白色人种皮损目标的分类识别165

8.2.1 特征提取165

8.2.2 基于相关性的特征优选168

8.2.3 基于SVM的分类器设计168

8.3 黄色人种皮损目标的分类识别169

8.3.1 特征提取169

8.3.2 基于遗传算法的特征优选173

8.3.3 基于组合神经网络的分类器设计175

小结178

参考文献179