基于方向信息的微胶囊显微图像的分割算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的来源 | 第11页 |
| ·课题的背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本课题主要研究工作 | 第12-15页 |
| 第2章 基于方向信息的图像分割算法思想 | 第15-24页 |
| ·图像分割的概述 | 第15-16页 |
| ·边缘的分类及其特点 | 第16-18页 |
| ·屋脊边缘点的特征度量 | 第18-21页 |
| ·边缘点的散度与对比度 | 第18-20页 |
| ·边缘点的方向信息 | 第20-21页 |
| ·基于方向信息的分割算法思想 | 第21-24页 |
| 第3章 微胶囊显微图像的预处理 | 第24-33页 |
| ·图像灰度化 | 第24-25页 |
| ·基于同态滤波器的图像增强 | 第25-28页 |
| ·成像模型 | 第25-26页 |
| ·同态滤波器 | 第26-28页 |
| ·基于最大类间类内距离比准则法的模糊增强 | 第28-33页 |
| ·模糊增强原理 | 第28-29页 |
| ·基于最大类间类内距离比准则法来确定g_m值 | 第29-33页 |
| 第4章 基于屋脊边缘点度量的边缘检测 | 第33-46页 |
| ·边缘检测的概述 | 第33页 |
| ·常用的边缘检测算法 | 第33-38页 |
| ·基于微分的边缘检测 | 第33-35页 |
| ·基于区域的边缘检测 | 第35-37页 |
| ·基于灰度直方图的阈值化边缘检测 | 第37-38页 |
| ·基于屋脊边缘点度量的边缘检测算法 | 第38-46页 |
| ·基于曲线拟合的阈值化边缘检测 | 第38-40页 |
| ·基于散度和对比度模糊集的边缘检测 | 第40-42页 |
| ·基于方向信息的去噪算法 | 第42-44页 |
| ·算法小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于方向信息的边缘细化 | 第46-57页 |
| ·边缘细化的概述 | 第46页 |
| ·常用的边缘细化算法 | 第46-48页 |
| ·OPTA算法 | 第46页 |
| ·Zhang快速并行细化算法 | 第46-47页 |
| ·HSCP细化算法 | 第47-48页 |
| ·基于方向信息的边缘细化算法 | 第48-51页 |
| ·边缘评价方法及结果分析 | 第51-55页 |
| ·边缘及边缘细化的评价 | 第51-52页 |
| ·基于连通性的边缘评价方法 | 第52-53页 |
| ·基于区域一致性的边缘评价方法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 基于方向信息的边缘连接 | 第57-63页 |
| ·边缘连接的概述 | 第57页 |
| ·基于方向信息的边缘连接算法 | 第57-62页 |
| ·边缘粘连处的处理 | 第57-59页 |
| ·边缘断开处的处理 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 算法研究软件平台的构建 | 第63-70页 |
| ·算法研究软件平台的开发环境 | 第63页 |
| ·算法研究软件平台的模块设计 | 第63-64页 |
| ·算法研究软件平台的界面设计及操作 | 第64-69页 |
| ·载入原始图像 | 第64-65页 |
| ·图像灰度化 | 第65-66页 |
| ·图像增强 | 第66页 |
| ·自适应选取阈值 | 第66页 |
| ·边缘检测 | 第66-67页 |
| ·边缘细化 | 第67-68页 |
| ·边缘连接 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 微胶囊显微测试图 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 研究生履历 | 第79页 |
