超分辨率序列图像中目标检测和跟踪问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·生物显微图像概述 | 第16页 |
| ·跟踪技术及其应用 | 第16-20页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第17-18页 |
| ·运动目标跟踪研究现状 | 第18-20页 |
| ·论文主要贡献 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 生物粒子跟踪技术概述 | 第23-31页 |
| ·目标跟踪的处理流程 | 第23-24页 |
| ·生物粒子跟踪方法分类 | 第24-25页 |
| ·基于物理化学方式的运动跟踪 | 第24页 |
| ·基于计算机图像处理方式的运动跟踪 | 第24-25页 |
| ·基于二分图的跟踪方法 | 第25-26页 |
| ·基于 mean-shift 的细胞跟踪方法 | 第26-29页 |
| ·现有方法分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 生物显微图像预处理技术 | 第31-45页 |
| ·预处理主要工作 | 第31页 |
| ·泊松噪音特性 | 第31-34页 |
| ·非局部双边滤波方法 | 第34-40页 |
| ·非局部双边滤波方法 | 第34-39页 |
| ·泊松噪声的降噪 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-43页 |
| ·评价去噪效果的标准 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-43页 |
| ·粒子特征获取 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于图的生物粒子跟踪算法 | 第45-55页 |
| ·基于图的跟踪算法原理 | 第45-48页 |
| ·网络流问题 | 第45-46页 |
| ·最大流问题 | 第46-48页 |
| ·基于图的跟踪算法实现 | 第48-51页 |
| ·建立微粒的最大流模型 | 第48-49页 |
| ·最大流问题的求解 | 第49-50页 |
| ·算法的流程 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于指派问题的生物粒子跟踪算法 | 第55-77页 |
| ·基于线性指派问题的粒子跟踪算法 | 第55-62页 |
| ·基于线性指派问题的粒子跟踪算法原理 | 第55-56页 |
| ·基于线性指派问题的粒子跟踪算法实现 | 第56-62页 |
| ·基于线性指派问题的改进粒子跟踪算法 | 第62-70页 |
| ·生物微粒子跟踪中存在的问题 | 第62-63页 |
| ·基于指派跟踪方法的改进思想 | 第63-68页 |
| ·基本指派问题的改进算法实现 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第80-81页 |
| 作者和导师简介 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附件 | 第85-86页 |
