| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·图像分割概述 | 第12-13页 |
| ·目前使用的细胞图像分割方法及国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·基于边缘检测的细胞图像分割 | 第13-14页 |
| ·基于区域生长和分裂合并的细胞图像分割 | 第14-15页 |
| ·基于阈值分割的细胞图像分割 | 第15-16页 |
| ·其它细胞图像分割方法 | 第16-18页 |
| ·论文的研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 数学形态学基本理论 | 第20-30页 |
| ·数学形态学简介 | 第20-21页 |
| ·二值形态学基本运算 | 第21-24页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第21-23页 |
| ·开运算和闭运算 | 第23-24页 |
| ·灰度图像的形态学处理 | 第24-27页 |
| ·灰度膨胀和灰度腐蚀 | 第24-25页 |
| ·灰度图像开、闭操作 | 第25-26页 |
| ·形态学梯度运算 | 第26-27页 |
| ·形态学重构运算 | 第27-29页 |
| ·形态学重构流程 | 第27页 |
| ·二值图像重构 | 第27-28页 |
| ·灰度图像重构 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于形态学重构的细胞图像边缘检测 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·常见的边缘检测算子 | 第30-35页 |
| ·形态学边缘检测算子 | 第35-36页 |
| ·形态学重构滤波器设计 | 第36-40页 |
| ·形态学重构滤波器构建 | 第36-37页 |
| ·开、闭重构运算滤波及实验结果与分析 | 第37-38页 |
| ·改进的连续开闭(闭开)重构运算滤波及实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·基于形态学重构的多结构元素加权合成边缘检测算法 | 第40-42页 |
| ·多结构元素的选取 | 第40-41页 |
| ·算法流程描述 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·实验效率分析 | 第42-43页 |
| ·与经典边缘检测算子检测结果比较 | 第43-45页 |
| ·与参考文献[59]所采取的区域形态学运算检测细胞边缘的检测效果相比 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 细胞图像形态学分水岭变换分割方法 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·分水岭变换原理 | 第47-53页 |
| ·分水岭算法概述 | 第48-50页 |
| ·分水岭算法数学描述 | 第50-51页 |
| ·分水岭算法过分割问题 | 第51-53页 |
| ·分水岭分割的常用方法 | 第53-54页 |
| ·使用距离变换的分水岭分割 | 第53页 |
| ·使用梯度的分水岭分割 | 第53-54页 |
| ·控制标记符的分水岭分割 | 第54页 |
| ·一种基于形态学重构与标记的分水岭彩色细胞图像分割算法 | 第54-58页 |
| ·彩色细胞图像梯度信息的形态学提取 | 第56页 |
| ·梯度图像形态学重构处理 | 第56-57页 |
| ·标记的提取 | 第57-58页 |
| ·基于标记的图像分割 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 论文总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文工作总结 | 第61-62页 |
| ·前景展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 附录:符号说明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第71页 |
