基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·图像处理概述 | 第9-10页 |
| ·图像分割概述 | 第10-11页 |
| ·图像分割的研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的组织结构和要点 | 第14-15页 |
| 第2章 数字图像分割的理论基础 | 第15-21页 |
| ·图像分割的定义 | 第15-16页 |
| ·图像分割的分类 | 第16-19页 |
| ·基于边界的分割方法 | 第16-17页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于区域分割的图像分割方法 | 第18-19页 |
| ·特殊理论工具的图像分割方法 | 第19页 |
| ·图像分割的评价 | 第19-21页 |
| ·各种图像分割方法分割图像的基本依据和条件 | 第19-20页 |
| ·图象分割评价 | 第20-21页 |
| 第3章 基于边缘检测的图像分割方法 | 第21-31页 |
| ·基于边缘信息的图像分割方法 | 第21-24页 |
| ·基于微分算子的边缘检测 | 第21-22页 |
| ·基于曲面拟合的方法 | 第22页 |
| ·基于边界曲线拟合的方法 | 第22-23页 |
| ·串行边界查找法 | 第23页 |
| ·基于形变模型的方法 | 第23-24页 |
| ·几种常见边缘检测算子 | 第24-28页 |
| ·Roberts算子 | 第24页 |
| ·Sobel算子 | 第24-25页 |
| ·Prewitt算子 | 第25-26页 |
| ·LOG算子 | 第26-27页 |
| ·Canny算子 | 第27-28页 |
| ·各种边缘检测算子的MATLAB实验 | 第28-31页 |
| 第4章 基于阈值分割的图像分割方法 | 第31-37页 |
| ·阈值化的标准 | 第31-32页 |
| ·阈值化方法的分类 | 第32-33页 |
| ·阈值化方法与评价 | 第33-35页 |
| ·基于聚类的阈值化方法 | 第33-34页 |
| ·基于直方图的阈值化方法 | 第34页 |
| ·基于熵的阈值化方法 | 第34-35页 |
| ·基于空间的阈值化方法 | 第35页 |
| ·局部自适应的图像分割方法 | 第35-37页 |
| 第5章 区域分割 | 第37-47页 |
| ·区域生长的原理和步骤 | 第37-38页 |
| ·生长准则和过程 | 第38-41页 |
| ·灰度差准则 | 第38-40页 |
| ·灰度分布统计准则 | 第40页 |
| ·区域形状准则 | 第40-41页 |
| ·分裂合并 | 第41-42页 |
| ·分水岭算法 | 第42-47页 |
| ·分水岭算法的数学描述 | 第43页 |
| ·分水岭算法的实现 | 第43-47页 |
| 第6章 基于数学形态学的图像分割方法 | 第47-54页 |
| ·基于特殊理论工具的图像分割方法 | 第47-48页 |
| ·数学形态学的基础理论 | 第48-52页 |
| ·数学形态学的基本运算 | 第48-51页 |
| ·结构元素的选取 | 第51-52页 |
| ·数学形态学在图像处理中的主要应用 | 第52-54页 |
| 第7章 医学图像分割的方法与实现 | 第54-64页 |
| ·医学图像分割的现状 | 第54-56页 |
| ·医学图像分割的特点 | 第54-56页 |
| ·医学图像分割方法的分类 | 第56页 |
| ·细胞边缘的精确检测 | 第56-64页 |
| ·细胞图像分割的特点 | 第56-57页 |
| ·细胞精确边缘检测的步骤设计 | 第57-58页 |
| ·阈值分割算法 | 第58-61页 |
| ·二值图像的轮廓提取 | 第61页 |
| ·细胞边缘检测的实验和分析 | 第61-64页 |
| 第8章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
