| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 前言 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·本课题的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第13页 |
| ·主要内容及各章节安排 | 第13-16页 |
| 2 赤潮藻图像生物形态学特征分析及分类检索软件设计 | 第16-30页 |
| ·赤潮藻特征分析 | 第16-17页 |
| ·赤潮藻分类 | 第17-18页 |
| ·赤潮藻分类检索软件设计 | 第18-28页 |
| ·分类检索软件简介 | 第18页 |
| ·数据库、设计语言介绍 | 第18-20页 |
| ·软件设计流程图 | 第20-21页 |
| ·软件各部分具体实现方法 | 第21-28页 |
| ·存在问题及改进 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于 SIFT 的非角毛藻显微图像细胞目标分割 | 第30-42页 |
| ·SIFT 算法 | 第30-37页 |
| ·SIFT 算法的基本思想及其优点 | 第30-31页 |
| ·SIFT 算法实现的详细过程 | 第31-37页 |
| ·基于 SIFT 的目标分割 | 第37-41页 |
| ·非角毛藻图像特点分析 | 第38页 |
| ·基于 SIFT 算法的目标分割实验结果及分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 识别步骤及结果分析 | 第42-55页 |
| ·目标图像特征提取 | 第43-49页 |
| ·形状因子 | 第43-45页 |
| ·HU 不变矩及其推广 | 第45-47页 |
| ·实验与分析 | 第47-49页 |
| ·基于 SVM 的图像识别系统 | 第49-53页 |
| ·支撑向量机 | 第49-53页 |
| ·基于支撑向量机的海藻显微图像识别结果 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| ·分类检索软件部分 | 第56页 |
| ·基于 SIFT 的细胞目标分割部分 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 1 中国海常见赤潮藻的种类 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64-65页 |
| 发表的学术论文 | 第65页 |