第1章 生物医学图像处理及特征提取基础

1.1 脉冲耦合神经网络基础理论

1.2 超声医学图像基础

1.3 活动轮廓模型基础理论

第2章 基于脉冲耦合神经网络图像去噪算法

2.1 单一链接脉冲耦合神经网络自适应脉冲噪声滤波

2.2 基于简化的PCNN模型的混合噪声滤波

2.3 基于PCNN赋时矩阵可变步长的高斯噪声滤波

2.4 灰度极限脉冲耦合神经网络混合噪声滤波

2.5 基于Matching Pursuit与阈值单向衰减的脉冲耦合神经网络超声多普勒血流信号声谱图降噪与去斑

第3章 基于脉冲耦合神经网络的特征检测算法

3.1 基于Unit-Linking PCNN的特征提取

3.2 Unit-Linking PCNN时间签名在人脸检测中的应用

第4章 基于脉冲耦合神经网络与活动轮廓模型的图像分割算法

4.1 基于灰度迭代阈值的脉冲耦合神经网络图像分割

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

4.3 基于方差能量最小化的活动轮廓的超声图像分割

第5章 基于方向场的掌纹和指纹特征提取算法

5.1 改进圆盘法提取手掌特征点及指长比算法

5.2 基于方向场的掌纹ATD角的提取与计算算法

5.3 基于图像灰度的指纹方向图计算

5.4 指纹奇异点的检测算法

5.5 基于奇异点的纹型分类

参考文献

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