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人眼角膜共聚焦显微图像中菌丝自动检测关键技术

摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
符号说明第11-12页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 研究目的以及意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 本文主要工作及组织结构第15-17页
第二章 角膜共聚焦显微图像预处理第17-23页
    2.1 角膜共聚焦显微图像预处理技术要点第17-19页
        2.1.1 灰度拉伸算法第17-18页
        2.1.2 分区域动态灰度拉伸第18页
        2.1.3 图像形态学处理第18-19页
    2.2 角膜共聚焦显微图像预处理流程第19页
    2.3 角膜共聚焦显微图像预处理实验结果第19-21页
    2.4 角膜共聚焦显微图像分类处理的基本流程第21页
    2.5 本章小结第21-23页
第三章 纹理分析技术第23-35页
    3.1 纹理的定义第23-24页
    3.2 纹理分析的方法第24-29页
        3.2.1 灰度共生矩阵第24-25页
        3.2.2 局部二值模式第25-28页
        3.2.3 Gabor变换第28-29页
    3.3 中值二值模式(Median Binary Pattern)第29-30页
    3.4 LBP算法改进第30-31页
    3.5 自适应中值二值模式(Adaptive Median Binary Pattern)第31-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第四章 分类实验结果第35-48页
    4.1 支持向量机第35-36页
    4.2 分类实验结果第36-47页
    4.3 本章小节第47-48页
第五章 菌丝图像的线检测第48-58页
    5.1 RX异常探测算法第48-49页
    5.2 菌丝图像预处理流程和实验结果第49-51页
    5.3 菌丝图像的二值化阈值选取方法第51-52页
    5.4 LSD线检测算法第52-55页
    5.5 LSD线检测算法实验结果第55-56页
    5.6 菌丝分布密度估计第56-57页
    5.7 本章小节第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
    6.1 本文的工作总结第58页
    6.2 工作展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
攻读硕士研究生期间研究成果第65-66页
附件第66页

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