基于水平集和局部灰度阈值的神经干细胞序列图像的分割算法

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-15页
·课题研究背景、目的及意义	第9-12页
·国内外研究现状	第12-13页
·本文研究内容	第13-15页
第2章 图像分割	第15-35页
·图像分割的定义	第15-16页
·图像分割及细胞图像分割的主要难点	第16-17页
·图像分割的分类	第17-21页
·图像分割的经典算法	第21-34页
·序列图像的分割方法	第21-28页
·单幅图像的分割方法	第28-34页
·本章小结	第34-35页
第3章 水平集算法	第35-45页
·水平集算法的发展历程	第35-36页
·水平集算法的主要特点	第36-37页
·经典的水平集算法	第37-43页
·传统水平集算法	第37-40页
·能量水平集算法	第40-41页
·快速水平集算法	第41-43页
·水平集算法在细胞分割上的应用	第43-44页
·本章小结	第44-45页
第4章 水平集和灰度阈值法结合的细胞图像分割	第45-62页
·细胞图像预处理	第45-47页
·改进的Li能量水平集算法	第47-53页
·Li能量水平集算法	第47-50页
·引入曲率项	第50-52页
·进化终止条件	第52-53页
·局部灰度阈值法分割	第53-57页
·局部灰度阈值法	第53-56页
·过分割和欠分割	第56-57页
·实验结果	第57-61页
·本章小结	第61-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-71页
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果	第71-72页
致谢	第72页