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138千字 字数
2022-06-01 发行日期
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主编推荐语

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。

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
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。