基于统计不相关线性鉴别分析与多特征融合的细胞识别

第一章 绪论	第1-11页
·研究的背景	第8-9页
·本文的研究内容	第9-11页
第二章 统计不相关的最佳鉴别矢量集	第11-21页
·线性判别分析	第11-12页
·Fisher 线性判别	第12-18页
·统计不相关的最佳鉴别矢量集	第18-21页
第三章 Fourier 变换	第21-24页
·连续Fourier 变换	第21页
·离散Fourier 变换	第21-22页
·Fourier 变换的性质	第22-24页
第四章 图像矩阵的奇异值分解	第24-28页
·矩阵的奇异值分解	第24-25页
·奇异值特征矢量的性质	第25-28页
第五章 组合特征的细胞识别	第28-46页
·图像预处理	第28-32页
·细胞图像去噪	第28-30页
·细胞图像的灰度拉伸	第30-32页
·特征提取	第32-42页
·细胞显微图像的楔环特征	第32-35页
·奇异值特征矢量与计算奇异值的迭代法	第35-40页
·细胞图像的灰度特征	第40-42页
·组合特征的细胞识别	第42-46页
·求解统计不相关最佳鉴别矢量集	第42-44页
·细胞中心粗定位	第44页
·细胞识别分类	第44-46页
第六章 总结与展望	第46-50页
参考文献	第50-52页
中文摘要	第52-57页
英文摘要	第57-62页
致谢	第62页