影像流式细胞技术中白细胞分类识别算法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·细胞识别技术简介 | 第6-8页 |
| ·细胞识别技术的分类 | 第6-7页 |
| ·流式细胞术 | 第7-8页 |
| ·影像细胞识别技术及国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·本课题采用的技术原理及系统结构 | 第9-10页 |
| ·本课题目的与任务 | 第10页 |
| ·特别说明 | 第10-11页 |
| 第二章 细胞图像的消噪处理 | 第11-21页 |
| ·去噪技术概述 | 第11-12页 |
| ·小波去噪技术 | 第12-15页 |
| ·小波去噪的一般方法 | 第12-15页 |
| ·其他方法 | 第15页 |
| ·改进的自适应阈值去噪方法 | 第15-21页 |
| ·小波基的选取 | 第15-16页 |
| ·阈值及阈值函数的选取 | 第16页 |
| ·具体步骤 | 第16-17页 |
| ·去噪效果评价 | 第17页 |
| ·结果分析 | 第17-21页 |
| 第三章 图像分割 | 第21-35页 |
| ·基本概念 | 第21页 |
| ·分割方法概述 | 第21-22页 |
| ·预处理 | 第22-25页 |
| ·彩色图像的HSV变换 | 第22-24页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·边缘检测 | 第25-26页 |
| ·阈值法 | 第26-35页 |
| ·最大类间方差法（OSTU） | 第27-29页 |
| ·二元最大类间方差法（OSTU2） | 第29-30页 |
| ·结果分析 | 第30-33页 |
| ·算法运行速度的讨论 | 第33-35页 |
| 第四章 特征提取 | 第35-49页 |
| ·白细胞基本形态 | 第35页 |
| ·基本几何特征 | 第35-37页 |
| ·不变矩 | 第37-39页 |
| ·纹理特征 | 第39-42页 |
| ·特征选择 | 第42-49页 |
| ·基于均值与方差的特征选择 | 第42-45页 |
| ·满意特征选择 | 第45-49页 |
| 第五章 分类器的设计与结果分析 | 第49-63页 |
| ·BP神经网络 | 第49-51页 |
| ·网络结构 | 第49-50页 |
| ·网络参数的选择 | 第50-51页 |
| ·RBF神经网络 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52-55页 |
| ·支持向量机 | 第55-63页 |
| ·概述 | 第55-58页 |
| ·结构设计 | 第58-60页 |
| ·参数选择与结果分析 | 第60-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
