彩色白细胞图像的特征选择与分类识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景及其研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-10页 |
| ·课题概述 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·论文构成 | 第11页 |
| 参考文献 | 第11-13页 |
| 第二章 彩色白细胞图像的特征提取 | 第13-32页 |
| ·白细胞类型及其主要特征 | 第13-15页 |
| ·彩色白细胞图像的预处理 | 第15-16页 |
| ·白细胞的形态特征 | 第16-18页 |
| ·白细胞的色度特征 | 第18-20页 |
| ·颜色空间的定义 | 第18-19页 |
| ·色度特征的提取 | 第19-20页 |
| ·白细胞的纹理特征 | 第20-30页 |
| ·基于DWT-DCT的纹理特征 | 第21-24页 |
| ·离散小波变换 | 第21-23页 |
| ·离散余弦变换 | 第23-24页 |
| ·基于DWT-DCT的纹理特征 | 第24页 |
| ·随机行走概率法 | 第24-25页 |
| ·局部极值密度法 | 第25页 |
| ·基于灰度-梯度相关法的纹理分析 | 第25-27页 |
| ·基于LBP的纹理特征 | 第27-30页 |
| ·LBP算子 | 第28-29页 |
| ·基于LBP和空间灰度相关法的纹理特征 | 第29-30页 |
| ·白细胞的特征归纳 | 第30页 |
| 参考文献 | 第30-32页 |
| 第三章 白细胞图像的特征选择 | 第32-46页 |
| ·类别可分离性的判据 | 第32-34页 |
| ·特征选择的搜索算法 | 第34页 |
| ·遗传算法 | 第34-40页 |
| ·遗传算法的原理 | 第35-36页 |
| ·基本的遗传算法 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的特点 | 第36页 |
| ·遗传算法的要素 | 第36-38页 |
| ·遗传算法的实现 | 第38-40页 |
| ·实验方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·禁忌搜索 | 第40-44页 |
| ·禁忌搜索算法的原理 | 第40-42页 |
| ·禁忌搜索的基本算法 | 第41-42页 |
| ·禁忌搜索算法的特点 | 第42页 |
| ·禁忌搜索算法的要素 | 第42-43页 |
| ·禁忌搜索算法的实现 | 第43-44页 |
| ·实验方法 | 第43页 |
| ·结果与分析 | 第43-44页 |
| ·特征选择的结果比较 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
| 第四章 分类器设计 | 第46-64页 |
| ·分类器设计方法 | 第46-48页 |
| ·分类器的准确度评估方法 | 第46-47页 |
| ·分类方法 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第48-50页 |
| ·人工神经元 | 第49页 |
| ·神经网络的特点 | 第49-50页 |
| ·神经网络的分类 | 第50页 |
| ·BP神经网络 | 第50-56页 |
| ·BP网络结构 | 第51-52页 |
| ·BP网络参数的确定 | 第52-53页 |
| ·BP网络训练学习过程 | 第53-56页 |
| ·BP网络的正向传播 | 第53页 |
| ·BP网络的误差修正 | 第53-56页 |
| ·RBF神经网络 | 第56-60页 |
| ·RBF网络结构 | 第56-58页 |
| ·RBF网络参数的确定 | 第58-59页 |
| ·RBF网络的学习过程 | 第59-60页 |
| ·分类结果与分析 | 第60-62页 |
| ·分类结果 | 第60-62页 |
| ·两种分类器的性能比较 | 第62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·讨论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
