| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第12-14页 |
| 第2章 体液细胞图像整体分割设计 | 第14-21页 |
| 2.1 分割需求分析 | 第14-18页 |
| 2.2 细胞分割整体流程 | 第18-19页 |
| 2.3 关键分割技术及特点 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 细胞图像小波变换分析 | 第21-35页 |
| 3.1 小波分析理论 | 第21-25页 |
| 3.2 多分辨率分析 | 第25-30页 |
| 3.2.1 多分辨率分析原理 | 第25-28页 |
| 3.2.2 Mallat算法 | 第28-30页 |
| 3.3 B样条小波基函数选择 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 小波多尺度细胞图像边缘检测算法 | 第35-52页 |
| 4.1 传统边缘检测算法 | 第35-38页 |
| 4.1.1 边缘检测原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 传统边缘检测算子 | 第36-37页 |
| 4.1.3 Canny算子和边缘检测评价标准 | 第37-38页 |
| 4.2 基于B样条小波变换的边缘检测算法与实现 | 第38-45页 |
| 4.2.1 多分辨率边缘检测 | 第39-41页 |
| 4.2.2 改进模极大值自适应阈值 | 第41-43页 |
| 4.2.3 多尺度边缘匹配融合 | 第43-45页 |
| 4.3 算法实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.3.1 算法实现步骤 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法实现对比分析 | 第46-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结合小波变换的多信息分水岭粘连细胞图像分割 | 第52-66页 |
| 5.1 分水岭变换原理 | 第52-54页 |
| 5.2 小波去噪改进算法 | 第54-57页 |
| 5.3 形态学分水岭变换 | 第57-58页 |
| 5.4 数学形态学后处理 | 第58-63页 |
| 5.4.1 数学形态学基本运算 | 第58-60页 |
| 5.4.2 距离变换和灰度重建 | 第60-61页 |
| 5.4.3 极小值标定技术 | 第61-63页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第63-65页 |
| 5.5.1 算法实现步骤 | 第63页 |
| 5.5.2 实验对比分析 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |