第1章 光学相干层析技术概况 1
1.1 光学相干层析技术简介 2
1.1.1 OCT技术的发展 2
1.1.2 OCT技术的分类 6
1.1.3 OCT成像与其他医学成像技术比较 8
1.2 光学相干层析图像处理技术研究的意义及现状 12
参考文献 14
第2章 光学相干层析技术的基本原理 21
2.1 OCT系统的光学特性 22
2.1.1 OCT系统光源的相干特性 23
2.1.2 OCT系统的干涉信号分析 28
2.1.3 OCT系统的分辨率 30
2.2 OCT系统基本原理 32
2.2.1 迈克尔逊干涉仪 32
2.2.2 快扫描延迟线技术 33
2.2.3 光学外差探测技术 36
参考文献 38
第3章 光学相干层析图像处理与分析基础 43
3.1 OCT图像处理常用方法 43
3.1.1 空域处理方法 44
3.1.2 变换域处理方法 65
3.1.3 数学形态学处理方法 68
3.1.4 人工神经网络处理方法 72
3.2 OCT图像分析常用方法 76
3.2.1 图像特征角点分析提取 77
3.2.2 图像层次结构分析提取 82
3.2.3 图像信息熵 84
参考文献 86
第4章 光学相干层析图像去噪 91
4.1 OCT系统的噪声分析 93
4.1.1 扫描噪声 93
4.1.2 探测器噪声 94
4.1.3 电路噪声 94
4.1.4 散斑噪声 94
4.2 OCT图像去噪的新算法 95
4.2.1 OCT眼前节图像基于抽样的子带自适应散斑噪声抑制算法 96
4.2.2 基于修改直方图的OCT眼前节图像动态阈值保边去噪图像分割算法 103
4.2.3 OCT图像全变分去噪 110
4.2.4 基于PCNN的自适应均值滤波的OCT图像去噪研究 120
参考文献 125
第5章 光学相干层析图像增强与边缘提取 129
5.1 OCT图像特征 129
5.1.1 OCT技术的成像特点 129
5.1.2 OCT图像特征 130
5.2 OCT图像增强与边缘提取新算法 132
5.2.1 数学形态学多结构多尺度图像边缘检测 132
5.2.2 基于改进的数学形态学的OCT图像快速边缘提取算法 134
5.2.3 动态自适应权重多结构多尺度形态学边缘检测新算法 142
5.2.4 眼前节OCT图像的自适应权重多结构形态学边缘检测快速新算法 148
5.2.5 一种新的OCT眼前节图像边缘跟踪算法 152
参考文献 160
第6章 光学相干层析图像技术的应用 161
6.1 光学相干层析应用领域 161
6.1.1 医学诊断领域 161
6.1.2 生物研究领域 163
6.1.3 材料检测领域 163
6.2 OCT成像技术在眼科疾病的诊断应用的新算法 164
6.2.1 证据加权融合形态学多结构多尺度图像边缘检测 166
6.2.2 眼前节OCT图像中央角膜厚度自动测量 180
6.3 珍珠质量自动检测 186
6.3.1 OCT成像技术在珍珠检测中应用的新算法简介 187
6.3.2 实验结果 190
6.4 总结与展望 194
6.4.1 OCT医院普及现状 194
6.4.2 OCT图像处理与分析新算法的不足 194
6.4.3 未来展望 196
参考文献 196
后记 201