对粘连细胞图像的计数及分割研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·细胞图像分割研究现状 | 第8-10页 |
| ·图像分割技术 | 第8-9页 |
| ·基于数学形态学的细胞图像分割算法 | 第9-10页 |
| ·研究问题的提出 | 第10-11页 |
| ·本文完成的主要工作和组织结构 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 图像分割 | 第13-24页 |
| ·图像分割的定义 | 第13页 |
| ·图像分割在图像工程中的位置 | 第13-15页 |
| ·图像分割方法 | 第15-24页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第15-17页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第17-20页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第20-24页 |
| 3 基于数学形态学的分割算法 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·数学形态学的基本理论 | 第24-28页 |
| ·二值形态学 | 第24-27页 |
| ·灰度形态学 | 第27-28页 |
| ·基于数学形态学的分水岭分割方法 | 第28-32页 |
| 4 本文采用的分割算法 | 第32-56页 |
| ·基本概念 | 第32-46页 |
| ·对图像的预处理 | 第32-35页 |
| ·直方图计算 | 第35页 |
| ·数学形态学处理 | 第35-39页 |
| ·灰度形态学的应用 | 第39-41页 |
| ·距离变换 | 第41-44页 |
| ·中心点的选择 | 第44-45页 |
| ·分水岭算法 | 第45-46页 |
| ·算法设计 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
