本书着重介绍脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)在生物医学图像处理中的应用以及基于活动轮廓模型及图像方向场的生物医学图像处理技术。内容涉及生物医学图像处理及特征提取基础、脉冲耦合神经网络基础理论、活动轮廓模型基础理论和掌纹及指纹方向场基础理论。本书详细介绍了PCNN在图像滤波方面的应用, PCNN及活动轮廓模型在医学图像分割方面的应用,基于脉冲耦合神经网络的特征检测算法,以及方向场在手掌特征提取方面的应用等。
样章试读
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第1章生物医学图像处理及特征提取基础1
1.1脉冲耦合神经网络基础理论1
1.2超声医学图像基础10
1.3活动轮廓模型基础理论16
第2章基于脉冲耦合神经网络图像去噪算法22
2.1单一链接脉冲耦合神经网络自适应脉冲噪声滤波22
2.2基于简化的PCNN模型的、福合噪声滤波31
2.3基于PCNN赋时矩阵可变步长的高斯噪声滤波36
2.4灰度极限脉冲耦合神经网络混合噪声滤波44
2.5基于Matching Pursuit与阙值单向衰减的脉冲精舍神经网络超声多普勒血流信号声谱图降噪与去斑52
第3章基于脉冲耦合神经网络的特征检测算法65
3.1基于Uuit-Linking PCNN的特征提取"65
3.2Unit-Linking PCNN时间签名在人脸检测中的应用70
第4章基于脉冲藕合神经网络与活动轮廓模型的图像分割算法74
4.1基于灰度选代阙值的脉冲耦合神经网络图像分割74
4.2基于模糊C均值聚类能量最小化的活动轮廓模型的超声图像分割87
4.3基于方差能量最小化的活动轮廓的超声图像分割99
第5章基于方向场的掌纹和指纹特征提取算法115
5.1改进圆盘法提取手掌特征点及指长比算法115
5.2基于方向场的掌纹ATD角的提取与计算算法137
5.3基于图像灰度的指纹方向图计算152
5.4指纹奇异点的检测算法161
5.5基于奇异点的纹型分类173
参考文献181
彩色图版181