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宫颈细胞图像分割方法研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·选题背景及研究意义第13-14页
   ·国内外研究进展第14-15页
   ·本文的主要工作及结构安排第15-18页
     ·本文主要工作第15-16页
     ·本文结构安排第16-18页
第二章 图像分割方法第18-29页
   ·图像分割定义第18页
   ·图像分割分类第18-22页
     ·基于边缘检测的分割方法第18-19页
     ·基于区域的分割算法第19-20页
     ·特色图像分割方法第20-22页
   ·宫颈细胞图像双阈值分割方法第22-28页
     ·基本思想第23页
     ·实验方法第23-24页
     ·空间聚类初始值的讨论第24-26页
     ·实验结果及分析比较第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于水平集的宫颈细胞图像分割方法研究与改进第29-58页
   ·水平集方法基本概念第29-35页
     ·几何活动轮廓模型简述第29-30页
     ·曲线演化第30-31页
     ·水平集函数第31-32页
     ·水平集方法数值实现第32-33页
     ·几种经典水平集方法的模型第33-35页
   ·改进的宫颈细胞图像 GAC 模型水平集方法第35-47页
     ·边缘终止函数第35-36页
     ·边缘终止函数数学条件的提出第36-37页
     ·终止函数数学条件的证明第37-39页
     ·结合局部灰度和全局灰度信息的边缘终止函数第39-42页
     ·实验结果及分析第42-47页
   ·宫颈细胞图像快速水平集方法研究第47-56页
     ·改进空间步长因子的水平集加速方法第48-52页
     ·结合图像二值化改进初始轮廓的水平集方法第52-56页
   ·本章小结第56-58页
第四章 宫颈细胞图像分水岭分割方法的改进及工程实现第58-69页
   ·分水岭分割方法的基本思想第58-59页
   ·解决分水岭分过分割的几种方法第59-61页
     ·分水岭变换前的处理第59-60页
     ·分水岭变换后的区域合并第60-61页
   ·改进的处理分水岭过分割问题的方法第61-65页
     ·算法思想第61-62页
     ·实验结果及比较第62-65页
   ·宫颈细胞图像分割后的目标筛选方法研究第65-68页
     ·多边形逼近算法第66页
     ·轮廓多边形逼近算法对宫颈细胞进行筛选第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第五章 总结与展望第69-72页
   ·工作总结第69-70页
   ·创新点总结第70页
   ·问题与展望第70-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
作者在学期间取得的学术成果第78页

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