高光谱显微图像的特征提取与分类方法及其应用研究
摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-13页 |
第一章 绪论 | 第13-27页 |
·研究背景 | 第13-19页 |
·技术介绍 | 第13-16页 |
·国内外研究状况 | 第16-19页 |
·光谱图像的特征提取 | 第19-21页 |
·方法介绍 | 第19-20页 |
·国内外研究状况 | 第20-21页 |
·血细胞图像的分类研究 | 第21-23页 |
·方法介绍 | 第21-22页 |
·国内外研究状况 | 第22-23页 |
·论文的研究思路与内容安排 | 第23-27页 |
第二章 高光谱成像显微系统 | 第27-37页 |
·前言 | 第27-29页 |
·系统原理 | 第29-32页 |
·基本原理 | 第29-30页 |
·分光系统的设计 | 第30-31页 |
·载物台的设计 | 第31页 |
·数据采集系统的设计 | 第31-32页 |
·系统定标 | 第32-33页 |
·系统光校 | 第32-33页 |
·光谱定标 | 第33页 |
·系统技术指标 | 第33-34页 |
·系统性能分析 | 第34-35页 |
·分辨率分析 | 第34页 |
·光谱测量误差分析 | 第34-35页 |
·系统的不足及改进方案 | 第35-36页 |
·小结 | 第36-37页 |
第三章 高光谱医学显微图像的预处理 | 第37-49页 |
·前言 | 第37-39页 |
·数据格式及特点 | 第39-41页 |
·数据格式 | 第39-40页 |
·数据模型 | 第40页 |
·数据特点 | 第40-41页 |
·图像的预处理 | 第41-47页 |
·斑点噪声去除 | 第41-43页 |
·条带噪声去除 | 第43-45页 |
·系统辐射校正 | 第45-47页 |
·小结 | 第47-49页 |
第四章 高光谱医学显微图像的特征提取研究 | 第49-73页 |
·前言 | 第49-51页 |
·图像的统计分析 | 第51-55页 |
·遗传算法 | 第55-58页 |
·算法简介 | 第55-56页 |
·遗传算法与其他优化方法的比较 | 第56-58页 |
·基于遗传算法的特征提取 | 第58-62页 |
·简单遗传算法 | 第58-59页 |
·自适应的遗传算法 | 第59-62页 |
·基于多目标遗传算法的特征提取 | 第62-69页 |
·多目标优化的基本概念 | 第62-63页 |
·传统的多目标优化方法 | 第63-64页 |
·几种常见的多目标遗传算法 | 第64-66页 |
·基于NSGA的高光谱特征提取 | 第66-69页 |
·实验结果 | 第69-72页 |
·小结 | 第72-73页 |
第五章 高光谱血细胞图像的分类研究 | 第73-95页 |
·前言 | 第73-78页 |
·研究背景和意义 | 第73-74页 |
·血细胞分析仪的应用状况 | 第74-76页 |
·分析方法 | 第76-77页 |
·本章研究内容 | 第77-78页 |
·实验材料与方法 | 第78-80页 |
·实验背景 | 第78页 |
·血细胞介绍 | 第78-80页 |
·血细胞的特征提取 | 第80-84页 |
·光谱特征提取 | 第80-84页 |
·图像特征提取 | 第84页 |
·细胞分类 | 第84-91页 |
·人工神经网络 | 第85-86页 |
·遗传算法对神经网络的优化 | 第86页 |
·分类器的设计 | 第86-90页 |
·分类结果 | 第90-91页 |
·图像分割和细胞计数 | 第91-94页 |
·图像分割 | 第91-92页 |
·细胞计数 | 第92-94页 |
·小结 | 第94-95页 |
第六章 基于高光谱显微技术的药物疗效研究 | 第95-107页 |
·前言 | 第95-97页 |
·实验材料与方法 | 第97-100页 |
·实验介绍 | 第97-98页 |
·图像采集 | 第98页 |
·视网膜结构 | 第98-100页 |
·EPO疗效的高光谱检测 | 第100-106页 |
·定性分析 | 第100-102页 |
·定量分析 | 第102-106页 |
·小结 | 第106-107页 |
第七章 总结与展望 | 第107-110页 |
·工作总结 | 第107-108页 |
·研究展望 | 第108-110页 |
附录 | 第110-112页 |
参考文献 | 第112-121页 |
攻读博士学位期间发表和完成的论文 | 第121-122页 |
致谢 | 第122页 |