| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及水平 | 第8-9页 |
| ·项目来源与要求 | 第9-10页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第10页 |
| ·项目难点及本文解决方案 | 第10-11页 |
| ·试验所采用软硬件平台 | 第11页 |
| ·算法框图 | 第11-12页 |
| ·后续章节介绍 | 第12-13页 |
| 第二章 经典预处理和边缘提取算法及其改进型 | 第13-32页 |
| ·滤波降噪 | 第13-16页 |
| ·邻域平均滤波 | 第13-14页 |
| ·自适应高斯滤波器 | 第14-15页 |
| ·K 近旁中值滤波 | 第15-16页 |
| ·阈值分割 | 第16-21页 |
| ·基于HIS 分量的选取阈值分割 | 第16-18页 |
| ·基于RGB 分量的阈值分割 | 第18-21页 |
| ·改进型种子填充算法的多功能应用 | 第21-23页 |
| ·经典边缘检测算子及其改进 | 第23-28页 |
| ·Sobel 算子 | 第23-25页 |
| ·Canny 算子的快速算法 | 第25-28页 |
| ·改进 Hough 圆变换 | 第28-30页 |
| ·关于RGB 三分量图的计算说明 | 第30-31页 |
| ·关于VC 程序设计的说明 | 第31-32页 |
| 第三章 改进型 Snake 算法在边缘提取中的应用 | 第32-51页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·主动轮廓线模型 | 第33-40页 |
| ·定义 | 第33-34页 |
| ·计算方法及改进 | 第34-40页 |
| ·Kass 的变分法 | 第34-37页 |
| ·Animi 的动态规划法 | 第37-39页 |
| ·Williams 的贪婪算法 | 第39-40页 |
| ·Cohen 的Baloon 模型 | 第40页 |
| ·本文的改进Snake 模型 | 第40-44页 |
| ·连续性能量 | 第41-42页 |
| ·弯曲性能量 | 第42页 |
| ·图像能量 | 第42-43页 |
| ·约束性能量 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·Snake 运行机制讨论 | 第44-45页 |
| ·各能量项的系数对snake 的影响 | 第45-48页 |
| ·噪声对 Snake 的影响 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章：红白细胞和晶体的特征提取与识别 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于蛇形算法的幅度特征 | 第52页 |
| ·直方图特征 | 第52页 |
| ·纹理特征 | 第52-55页 |
| ·灰度共现矩阵法 | 第53页 |
| ·灰度差分统计法 | 第53页 |
| ·等灰度行程长度法 | 第53-54页 |
| ·同心圆灰度法 | 第54-55页 |
| ·同心圆灰度法定义 | 第54页 |
| ·同心圆灰度法的实现步骤 | 第54-55页 |
| ·试验结果 | 第55页 |
| ·形状特征 | 第55-65页 |
| ·基于蛇形算法的周长特征 | 第56页 |
| ·基于蛇形算法的面积特征 | 第56页 |
| ·形状参数（format factor） | 第56-57页 |
| ·区域矩方法 | 第57-60页 |
| ·基于蛇形算法边缘直线拟合 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章：BP 网络在有形成分自动识别中的应用 | 第66-81页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第66-67页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第67-68页 |
| ·反向传播算法 | 第68-71页 |
| ·反向传播算法优化方法与试验对比 | 第71-78页 |
| ·算法的 VC++实现与试验结果 | 第78-81页 |
| 结束语 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88页 |