| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 医学显微细胞图像分割的研究综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 神经元干细胞和白细胞的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医学显微细胞图像分割的技术现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 医学显微细胞图像的边缘检测 | 第19-47页 |
| 2.1 基于自适应局部模糊增强的复合顺序形态学边缘检测 | 第19-33页 |
| 2.1.1 自适应局部模糊增强 | 第20-25页 |
| 2.1.2 复合顺序形态学边缘检测 | 第25-29页 |
| 2.1.3 实验结果及分析 | 第29-33页 |
| 2.2 无需设置阈值的快速水平集边缘检测 | 第33-46页 |
| 2.2.1 C-V模型水平集 | 第33-34页 |
| 2.2.2 Shi快速水平集 | 第34-36页 |
| 2.2.3 无需设置阈值的快速水平集 | 第36-40页 |
| 2.2.4 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 2.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于链码模型的医学显微细胞图像分割 | 第47-72页 |
| 3.1 传统链码模型分割 | 第47-53页 |
| 3.1.1 Freeman链码原理 | 第47-48页 |
| 3.1.2 传统链码模型的轮廓跟踪和分割原理 | 第48-49页 |
| 3.1.3 传统链码模型的分割测试与评价 | 第49-53页 |
| 3.2 基于ECCC的类椭圆形细胞分割 | 第53-59页 |
| 3.2.1 ECCC链码 | 第53-54页 |
| 3.2.2 ECCC分割和计数方法 | 第54-56页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 3.3 基于FPCC的不规则形状细胞分割 | 第59-70页 |
| 3.3.1 粘连细胞边界链码跟踪与边界参数计算 | 第60-61页 |
| 3.3.2 角点检测 | 第61-63页 |
| 3.3.3 FPCC分割和计数方法 | 第63-65页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第65-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 基于谱图的医学显微细胞图像分割 | 第72-90页 |
| 4.1 融合视觉感知和等周图割的二级阈值分割 | 第73-77页 |
| 4.1.1 视觉感知 | 第73页 |
| 4.1.2 等周理论 | 第73-74页 |
| 4.1.3 等周计算的推导 | 第74-75页 |
| 4.1.4 基于视觉感知和等周率的二级阈值分割 | 第75-77页 |
| 4.2 基于等周图割的多级阈值分割 | 第77-88页 |
| 4.2.1 改进的等周率计算方法 | 第77-79页 |
| 4.2.2 多级阈值的选择 | 第79页 |
| 4.2.3 阈值个数的自动确定 | 第79-80页 |
| 4.2.4 算法时间复杂度分析 | 第80-81页 |
| 4.2.5 实验结果及分析 | 第81-88页 |
| 4.3 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 医学显微细胞图像分割算法评价 | 第90-96页 |
| 5.1 医学显微细胞图像分割算法的评价标准 | 第90页 |
| 5.2 本文分割算法的评价分析 | 第90-96页 |
| 5.2.1 两种边缘检测算法的评价 | 第90-92页 |
| 5.2.2 两种分割算法的评价 | 第92-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 6.1 本文总结 | 第96-97页 |
| 6.2 工作展望 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-108页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第108页 |