| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·自动尿沉渣分析仪研究背景及研究意义 | 第7页 |
| ·尿沉渣显微图像的特点与尿沉渣分析仪国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·本课题的研究内容与预期目标 | 第9-11页 |
| ·课题研究内容 | 第9-11页 |
| ·预期目标 | 第11页 |
| ·系统开发环境 | 第11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-13页 |
| 2 尿沉渣显微图像边缘提取及分割 | 第13-39页 |
| ·图像分割方法概述 | 第13-16页 |
| ·基于灰度特征的阈值分割 | 第13-14页 |
| ·基于区域生长的分割 | 第14页 |
| ·分水岭分割 | 第14-15页 |
| ·基于数学形态学的分割算法 | 第15页 |
| ·基于梯度边缘检测的图像分割方法 | 第15-16页 |
| ·尿沉渣图像分割与边缘提取 | 第16-33页 |
| ·标准差梯度图的计算 | 第16-17页 |
| ·自适应双阈值分割 | 第17-24页 |
| ·利用canny 算子与形态学操作的二值图目标区域紧致 | 第24-31页 |
| ·基于距离变换的多细胞分割 | 第31-33页 |
| ·分割后续处理 | 第33页 |
| ·分割实验结果 | 第33-39页 |
| 3 尿沉渣有形成分特征提取 | 第39-44页 |
| ·形态特征 | 第39-43页 |
| ·纹理特征 | 第43-44页 |
| 4 分类器设计 | 第44-57页 |
| ·决策树基本理论 | 第44-46页 |
| ·管型细胞识别 | 第46-51页 |
| ·管型识别分类器设计 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·精子细胞识别 | 第51-57页 |
| ·决策树分类器生成过程 | 第52-56页 |
| ·实验结果 | 第56-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-60页 |
| ·本文的工作总结 | 第57页 |
| ·文章创新之处 | 第57-58页 |
| ·前景展望与未来工作 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63页 |