李海燕所著的《生物醫學圖像處理及特征提取》
著重介紹脈衝耦合神經網絡（Pulse Coupled
Neural Network，PCNN）在生物醫學圖像處理中的應
用以及基於活動輪廓模型及圖像方向場的生物醫學圖
像處理技術。內容涉及生物醫學圖像處理及特征提取
基礎、脈衝耦合神經網絡基礎理論、活動輪廓模型基
礎理論和掌紋及指紋方向場基礎理論。本書詳細介紹
了PCNN在圖像濾波方面的應用，PCNN及活動輪廓模型
在醫學圖像分割方面的應用，基於脈衝耦合神經網絡
的特征檢測算法，以及方向場在手掌特征提取方面的
應用等。
本書適用於生物醫學工程領域和圖像處理領域的
科技工作者研讀，也可作為高等學校相關專業研究生
的參考用書。

第1章 生物醫學圖像處理及特征提取基礎
1.1 脈衝耦合神經網絡基礎理論
1.2 超聲醫學圖像基礎
1.3 活動輪廓模型基礎理論
第2章 基於脈衝耦合神經網絡圖像去噪算法
2.1 單一鏈接脈衝耦合神經網絡自適應脈衝噪聲濾波
2.2 基於簡化的PCNN模型的混合噪聲濾波
2.3 基於PCNN賦時矩陣可變步長的高斯噪聲濾波
2.4 灰度極限脈衝耦合神經網絡混合噪聲濾波
2.5 基於Matching Pursuit與閾值單向衰減的脈衝耦合神經網絡超聲多普勒血流信號聲譜圖降噪與去斑
第3章 基於脈衝耦合神經網絡的特征檢測算法
3.1 基於Unit-Linking PCNN的特征提取
3.2 Unit-Linking PCNN時間簽名在人臉檢測中的應用
第4章 基於脈衝耦合神經網絡與活動輪廓模型的圖像分割算法
4.1 基於灰度迭代閾值的脈衝耦合神經網絡圖像分割
4.2 基於模糊C均值聚類能量*小化的活動輪廓模型的超聲圖像分割
4.3 基於方差能量*小化的活動輪廓的超聲圖像分割
第5章 基於方向場的掌紋和指紋特征提取算法
5.1 改進圓盤法提取手掌特征點及指長比算法
5.2 基於方向場的掌紋ATD角的提取與計算算法
5.3 基於圖像灰度的指紋方向圖計算
5.4 指紋奇異點的檢測算法
5.5 基於奇異點的紋型分類
參考文獻
彩色圖版