基于形态学分水岭算法的细胞图像分割
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7页 |
| ·图像分割概述 | 第7-9页 |
| ·图像分割的定义 | 第7-8页 |
| ·图像分割的方法及意义 | 第8-9页 |
| ·医学细胞图像分析 | 第9-11页 |
| ·细胞图像分析的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外细胞图像分析技术应用现状 | 第10-11页 |
| ·细胞图像分割的研究方向 | 第11页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 细胞图像分割 | 第13-27页 |
| ·细胞图像分割的目的及意义 | 第13-14页 |
| ·细胞图像分割的特点 | 第14-16页 |
| ·细胞图像分割方法综述 | 第16-27页 |
| ·基于阈值的细胞图像分割 | 第16-19页 |
| ·基于边缘检测的细胞图像分割 | 第19-22页 |
| ·基于区域的细胞图像分割 | 第22-24页 |
| ·结合特殊技术的细胞图像分割 | 第24-27页 |
| 第3章 数学形态学基本理论 | 第27-42页 |
| ·数学形态学简介 | 第27-28页 |
| ·二值形态学 | 第28-31页 |
| ·腐蚀和膨胀运算 | 第28-30页 |
| ·开和闭运算 | 第30-31页 |
| ·灰度形态学 | 第31-35页 |
| ·灰度形态学的基本运算 | 第31-33页 |
| ·灰度形态学实用算法 | 第33-35页 |
| ·形态学重构 | 第35-40页 |
| ·二值图像的重构 | 第35-38页 |
| ·灰度图像的重构 | 第38-40页 |
| ·数学形态学的主要应用方向 | 第40-42页 |
| ·噪声滤除 | 第40页 |
| ·边缘检测 | 第40-42页 |
| 第4章 形态学分水岭变换分割方法 | 第42-65页 |
| ·分水岭变换原理 | 第42-49页 |
| ·分水岭变换的定义 | 第42-46页 |
| ·基于淹没算法的分水岭变换描述 | 第46-48页 |
| ·分水岭变换的特性 | 第48页 |
| ·分水岭算法的过分割问题 | 第48-49页 |
| ·分水岭分割的常用方法 | 第49-54页 |
| ·使用距离变换的分水岭分割 | 第49-51页 |
| ·使用梯度的分水岭分割 | 第51-53页 |
| ·控制标记符的分水岭分割 | 第53-54页 |
| ·一种基于标记的分水岭彩色细胞图像分割 | 第54-58页 |
| ·彩色图像的梯度计算 | 第54-55页 |
| ·标记的提取 | 第55-56页 |
| ·基于标记的分水岭分割 | 第56-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58页 |
| ·粘连细胞图像的核浆分离 | 第58-65页 |
| ·重叠细胞分离策略 | 第59页 |
| ·算法流程与实验结果 | 第59-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·全文工作总结 | 第65-66页 |
| ·存在的问题及下一步的工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 摘要 | 第71-73页 |
| Abstract | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 导师及作者简介 | 第77页 |
