血细胞图像白细胞的自动检测与识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 白细胞的定位与分割 | 第14-37页 |
| 2.1 血细胞图像样本说明 | 第14页 |
| 2.2 基于RGB空间分量的白细胞定位 | 第14-19页 |
| 2.2.1 血细胞图像颜色空间分析 | 第14-16页 |
| 2.2.2 局部自适应阈值分割 | 第16-18页 |
| 2.2.3 实验结果分析 | 第18-19页 |
| 2.3 白细胞核分割 | 第19-22页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 最大类间方差法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 实验结果分析 | 第21-22页 |
| 2.4 基于活动基模型的白细胞浆分割 | 第22-35页 |
| 2.4.1 活动基模型原理 | 第22-28页 |
| 2.4.2 白细胞活动基模型的训练改进 | 第28-29页 |
| 2.4.3 白细胞活动基模型离群点检测 | 第29-31页 |
| 2.4.4 白细胞凸包分割 | 第31-34页 |
| 2.4.5 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 白细胞特征提取与选择 | 第37-51页 |
| 3.1 白细胞类型及主要特征 | 第37-45页 |
| 3.1.1 白细胞类型 | 第37-38页 |
| 3.1.2 形态特征 | 第38-40页 |
| 3.1.3 色度特征 | 第40-42页 |
| 3.1.4 纹理特征 | 第42-45页 |
| 3.2 基于Fisher准则特征选择 | 第45-48页 |
| 3.2.1 Fisher判定准则 | 第45页 |
| 3.2.2 特征选择结果 | 第45-48页 |
| 3.3 特征参数标准化 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 白细胞的分类 | 第51-63页 |
| 4.1 分类器简介 | 第51-52页 |
| 4.2 SVM分类器 | 第52-55页 |
| 4.2.1 SVM分类器原理 | 第52-54页 |
| 4.2.2 SVM核函数 | 第54-55页 |
| 4.3 随机森林 | 第55-57页 |
| 4.3.1 随机森林基本原理 | 第55-57页 |
| 4.3.2 随机森林算法流程 | 第57页 |
| 4.4 K-NN | 第57-59页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
