编辑推荐
本书系统地介绍了皮肤镜图像处理的基础理论和关键技术，总结皮肤镜图像分析与识别领域的发展动态。
内容简介
全书共8章，第1章为概述，介绍皮肤镜的工作原理、皮肤镜图像处理的发展现状和未来趋势；第2章和第3章为皮肤镜图像的预处理部分，包括皮肤镜图像的质量评价、皮肤镜图像增强复原中用到的预处理方法；第4～8章涵盖了皮肤镜图像的分割、皮损目标的特征提取和分类识别，以及基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析等内容。
本书将图像处理的基本理论、模式识别方法与皮肤镜图像分析应用相结合，内容系统，重突出。本书是国内少有的关于皮肤镜图像分析与识别的著作，适合从事该领域研究的科技工作者及工程技术人员阅读参考。
作者简介
编著者谢凤英，中国体视学学会理事、中国图象图形学会医学影像专业委员会委员，北京航空航天大学宇航学院副院长。2002年毕业留校任教，一直从事图像处理相关的教学和研究工作，讲授模式识别、C语言程序设计、数字图像处理等本科生和研究生课程。
主持或参加包括国家重研发计划项目、国家自然基金等在内的课题30余项，从中积累了丰富的教学和科研经验，熟悉图像处理技术的发展。2010年5月至2011年5月在美国德州大学奥斯汀分校做访问学者。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第1章 概述
1.1 皮肤镜技术
1.2 皮肤镜图像计算机辅助诊断
1.3 皮肤镜数字图像处理
1.4 皮肤镜图像处理技术的发展趋势
本章小结
本章参考文献
第2章 皮肤镜图像的质量评价
2.1 散焦模糊评价
2.2 基于梯度的模糊评价
2.3 光照不均评价
2.4 模糊和光照不均混合失真情况下的评价
2.5 毛发遮挡评价
本章小结
本章参考文献
第3章 皮肤镜图像的预处理
3.1 散焦模糊的复原
3.2 光照不均的去除
3.3 毛发的去除
3.4 平滑去噪
本章小结
本章参考文献
第4章 皮肤镜图像的分割
4.1 大津阈值分割
4.2 K-均值聚类分割
4.3 Mean Shift聚类分割
4.4 基于SGNN的分割
4.5 基于JSEG的分割
4.6 基于SRM的分割
4.7 水平集活动轮廓模型
4.8 分割实例对比
4.9 图像分割的性能评价
本章小结
本章参考文献
第5章 常用的皮肤镜图像特征描述方法
5.1 形状描述
5.2 颜色描述
5.3 纹理描述
本章小结
本章参考文献
第6章 皮肤镜图像的分类识别方法
6.1 图像识别系统
6.2 学习与分类
6.3 人工神经元网络
6.4 支持向量机
6.5 AdaBoost算法
本章小结
本章参考文献
第7章 典型皮损目标的计算机辅助诊断
7.1 黑色素瘤的诊断标准
7.2 白色人种皮损目标的分类识别
7.3 黄色人种皮损目标的分类识别
本章小结
本章参考文献
第8章 基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析
8.1 卷积神经网络
8.2 基于卷积神经网络的图像处理框架
8.3 基于多尺度特征融合的皮肤镜图像分割
8.4 基于区域池化的皮肤镜图像分类
8.5 基于深度哈希编码的皮肤镜图像检索
本章小结
本章参考文献
皮肤镜图像分析与识别是2022年由电子工业出版社出版,作者谢凤英 编著。
得书感谢您对《皮肤镜图像分析与识别》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
