病理显微图像的自动对焦及拼接算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 自动对焦技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 图像拼接技术发展及研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的内容和结构 | 第15-17页 |
| 第二章 显微图像自动对焦算法研究 | 第17-36页 |
| 2.1 显微镜成像基本原理 | 第17-18页 |
| 2.2 显微镜自动对焦原理 | 第18-20页 |
| 2.3 显微镜的自动对焦方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 传统的自动对焦方法 | 第20页 |
| 2.3.2 基于图像处理的自动对焦方法 | 第20-23页 |
| 2.4 图像清晰度评价函数 | 第23-29页 |
| 2.5 基于边缘特征的图像自动对焦算法 | 第29-32页 |
| 2.5.1 图像的边缘特征描述 | 第29页 |
| 2.5.2 算法实现原理及过程 | 第29-30页 |
| 2.5.3 实验数据结果 | 第30-32页 |
| 2.6 结合HOG特征的图像自动对焦算法 | 第32-35页 |
| 2.6.1 HOG特征基本理论 | 第32-33页 |
| 2.6.2 算法实现步骤 | 第33-34页 |
| 2.6.3 实验数据结果及分析 | 第34-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图像拼接技术概论 | 第36-43页 |
| 3.1 图像拼接技术概述 | 第36-37页 |
| 3.2 图像匹配基本理论 | 第37-41页 |
| 3.2.1 图像的空间变换模型 | 第37-39页 |
| 3.2.2 图像匹配算法概述 | 第39-41页 |
| 3.3 图像融合基本理论 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 图像匹配算法研究 | 第43-65页 |
| 4.1 HARRIS算子分析 | 第43-44页 |
| 4.2 SUSAN算子分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于SIFT特征的图像匹配算法 | 第46-53页 |
| 4.3.1 尺度空间极值检测 | 第46-51页 |
| 4.3.2 关键点定位 | 第51-52页 |
| 4.3.3 关键点方向分配 | 第52-53页 |
| 4.3.4 构造关键点描述子 | 第53页 |
| 4.3.5 SIFT特征点匹配 | 第53页 |
| 4.4 基于二维熵的快速SIFT图像匹配算法 | 第53-55页 |
| 4.4.1 图像二维熵基本概念 | 第54页 |
| 4.4.2 二维熵与SIFT特征点的关系 | 第54-55页 |
| 4.5 算法实现原理与步骤 | 第55-57页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第57-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 图像融合算法研究 | 第65-74页 |
| 5.1 直接平均融合 | 第65页 |
| 5.2 加权平均融合 | 第65-66页 |
| 5.3 渐入渐出融合 | 第66页 |
| 5.4 改进的融合算法 | 第66-69页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第69-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 工作总结 | 第74页 |
| 6.2 工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研工作 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
