Wavelet-Methoden zur Analyse mammographischer Bilddaten:
Gespeichert in:
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Format: | Abschlussarbeit Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
München
Utz, Wiss.
2002
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Schriftenreihe: | Mathematik
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Schlagworte: | |
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Beschreibung: | XIV, 218 S. Ill., graph. Darst. : 21 cm |
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Kontinuierliche Wavelet Transformation 1
1.1 Definition der Wavelet Transformation 1
1.2 Wavelets über semidirekten Produkten 3
1.3 Wavelets über der Euklidischen Gruppe mit Dilatation 5
1.4 Charakterisierung des Bildes als Hilbert Raum mit reproduzierendem Kern 9
1.5 Klassische Wavelet Synthese 14
1.5.1 Allgemeine Rekonstruktionswavelets 14
1.5.2 Normkonvergenz der Rekonstruktion 19
1.6 Morlet Rekonstruktion 22
2 Diskretisierung 29
2.1 Multiskalenanalyse 29
2.2 Frames 33
2.3 Semidiskrete Wavelet Transformation 37
2.3.1 Diskretisierung der Skalen 38
2.3.2 Die eindimensionale dyadische Transformation 42
2.3.3 Die zweidimensionale dyadische Transformation 44
3 Integrierte Wavelet Transformation 49
3.1 Skala und Detail 50
3.2 Integrierte Wavelet Transformation 53
3.2.1 Zur Lokalisierung des integrierten Wavelets 56
3.2.2 Konstruktion orientierter Filter 59
3.3 Ein kontinuierliches Analogon zur Multiskalenanalyse 64
3.4 Morlet integrierte Wavelet Transformation 65
3.5 Approximative Filter 69
3.6 Konstruktion fester Frames 74
3.7 Lokale Regularitätsanalyse 79
3.7.1 Abklingverhalten der Wavelet Koefflzienten 81
3.7.2 Regularität der Funktion 82
xi
I
1
4 Verallgemeinerung der integrierten Wavelet Transformation 87 |
4.1 Frames aus integrierten Wavelets 88 j
4.1.1 Verallgemeinerte Skalen 88
4.1.2 Verallgemeinerte Frame Konstruktion 90
4.1.3 Nicht bandbeschränkte Wavelets 93
4.2 Injektivität der Konstruktion integrierter Wavelets 95
4.2.1 Reelle Dilatation 98
4.2.2 Rotation 100
4.3 Zur Charakterisierung fester Familien integrierter Wavelets 102
4.3.1 Reelle Dilatation 103
4.3.2 Rotation HO
4.3.3 Feste integrierte Wavelet Frames 112
4.4 Ausblick 112
5 Grundlagen zur Anwendung in der digitalen Mammographie H5
5.1 Digitale Mammographie 115
5.2 Modell für mikrokalkförmige Strukturen 121
5.3 Grundlagen zur Mustererkennung in der digitalen Bildverarbeitung .... 124
5.3.1 Angepasste Filter 124
5.3.2 Mustererkennung 127
5.3.3 Bayes sche Klassifikation 128
5.4 Nichtlineare Rauschfilterung mit Wavelets 131
5.4.1 Rauschfilterung in Orthogonalbasen 131
5.4.2 Nichtstationäre Rauschfilterung 134
5.4.3 Rauschfilterung in Frames 135
6 Hervorhebung von Mikroverkalkungen 139
6.1 Problemstellung 139
6.2 Bekannte Ansätze 141
6.3 Hervorhebung mit Frames 144
6.4 Interpretation und Wahl des Wavelets 146
6.4.1 Angepasste Filter 146
6.4.2 DiskretisierteWavelet Koeffizienten 148
6.5 Wahl des Wavelet Frames 150
6.6 Diskreter Algorithmus 154
6.7 Der Enhancement Operator 156
6.8 Rekonstruktion 159
6.9 Beispiele 161
6.9.1 Rauschfilterung 161
6.9.2 Parametrische Kontrastverbesserung 168
6.9.3 Spot Hervorhebung 171
6.10 Zusammenfassung 181
7 Detektion von Mikroverkalkungen 183
7.1 Literaturüberblick 183
7.2 Auf Wavelet Koeffizienten basierende Merkmale 185
7.2.1 Punktweise Lipschitz Regularität 188
7.2.2 Abklingverhalten 190
7.2.3 Skala Winkel Darstellung 191
7.2.4 Normierte Korrelation 197
7.3 Hervorhebung von Mikrokalk mit skalenübergreifendem Operator 200
A Anhang 205
A.l Fourier Transformation 205
A.2 Begriffe der Zeitreihenanalyse 206
Literaturverzeichnis 209
Symbolverzeichnis 217
Index 218
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