荧光微球图像计数方法研究及软件系统实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 类圆颗粒目标识别研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.2 本文研究对象 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 类圆颗粒计数的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 类圆形颗粒图像分割及分类的现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第15-17页 |
| 2 基于改进分水岭的荧光微球图像分割 | 第17-27页 |
| 2.1 图像处理相关基础理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 图像分割 | 第19页 |
| 2.2 分水岭分割前的图像优化处理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 形态学处理 | 第19-21页 |
| 2.2.2 数字图像的距离变换 | 第21-22页 |
| 2.3 基于形态学变换及距离变换的分水岭分割方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 分水岭分割原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 改进分水岭分割算法流程及步骤 | 第23-24页 |
| 2.3.3 荧光微球图像分割结果对比分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 荧光微球图像特征提取及分类 | 第27-39页 |
| 3.1 荧光微球图像颜色特征提取 | 第27-32页 |
| 3.1.1 颜色模型 | 第27-29页 |
| 3.1.2 颜色直方图特征提取 | 第29-32页 |
| 3.2 一种半监督误差重构荧光微球图像分类 | 第32-33页 |
| 3.2.1 半监督学习 | 第32页 |
| 3.2.2 SSMREC算法及其步骤 | 第32-33页 |
| 3.3 实验结果分析与对比 | 第33-38页 |
| 3.3.1 实验数据来源 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 荧光微球图像软件系统总体设计 | 第39-61页 |
| 4.1 软件系统概述 | 第39页 |
| 4.2 软件开发环境及关键技术介绍 | 第39-47页 |
| 4.2.1 软件开发环境及工具介绍 | 第39-42页 |
| 4.2.2 C | 第42-45页 |
| 4.2.3 ADO.NET数据库访问技术 | 第45-47页 |
| 4.3 软件系统开发平台构建 | 第47-52页 |
| 4.3.1 软件系统分析 | 第47页 |
| 4.3.2 软件系统架构设计 | 第47-49页 |
| 4.3.3 软件系统总体流程设计 | 第49页 |
| 4.3.4 软件系统功能模块设计 | 第49-50页 |
| 4.3.5 数据库设计 | 第50-52页 |
| 4.4 软件界面设计及实现 | 第52-60页 |
| 4.4.1 界面设计总体拓扑结构 | 第52-53页 |
| 4.4.2 登录界面模块设计 | 第53-54页 |
| 4.4.3 主界面模块设计 | 第54-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
| B攻读硕士学位期间的获奖情况 | 第68页 |
