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基于计算机辅助的结核病检测及图像处理系统

第一章 绪论第1-19页
   ·本课题的背景及介绍第15-16页
     ·研究背景第15-16页
     ·研究意义第16页
   ·图像处理技术在生物医学领城的应用第16-17页
   ·系统介绍及实现功能第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第二章 显微图像的采集系统第19-29页
   ·数码显微镜系统第19-23页
   ·基于图像处理的自动调焦系统第23-28页
     ·自动调焦的几种主要方式第23-24页
     ·系统结构第24-26页
     ·自动调焦评价函数第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 图像的预处理第29-52页
   ·图像转化第29-32页
     ·真彩色转化为256彩色位图第29-31页
     ·256彩色位图转化为灰度图第31-32页
   ·图像滤波及增强第32-39页
     ·图像平滑滤波第32-34页
     ·图像锐化滤波第34-37页
     ·伪彩色及假彩色增强第37-39页
   ·图像几何变换第39-45页
     ·图像镜像第39-41页
     ·图像旋转第41-43页
     ·图像缩放第43-45页
   ·图像灰度修正第45-48页
     ·灰度直方图第45-46页
     ·灰度变换第46页
     ·灰度均衡第46-48页
   ·图像边缘提取第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第四章 数学形态学与图像分割第52-64页
   ·腐蚀和膨胀第53-57页
     ·腐蚀第54-55页
     ·膨胀第55-57页
   ·开运算和闭运算第57-58页
     ·开运算第57-58页
     ·闭运算第58页
   ·图像分割第58-63页
     ·阈值分割第59页
     ·基于开运算的形态分割第59-60页
     ·基于流域变换的分割方法第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章 数字图像的模板匹配法第64-76页
   ·模板匹配及其数学模型第64-65页
     ·模板匹配概述第64页
     ·模板匹配的数学模型第64-65页
   ·模板匹配算法的基本原理第65-67页
   ·两种模板匹配算法第67-72页
     ·序贯相似性检测算法(SSDA)第68-71页
     ·金字塔检测算法第71-72页
   ·模板匹配算法的改进策略第72-75页
   ·本章小结第75-76页
第六章 基于结核杆菌特征的模式向量与知识表示第76-89页
   ·结核杆菌分析的医学依据第76-81页
     ·肺结核的早期诊断第76-79页
     ·形态学分析依据第79-81页
   ·链码跟跳算法第81-82页
   ·核细胞模式特征第82-87页
     ·特征向量定义基础第83-84页
     ·模式特征向量与计算方法第84-86页
     ·基于细胞特征向量距离的分类第86-87页
   ·肺结核细胞专家知识表示第87-88页
   ·本章小结第88-89页
第七章 开发环境及软件系统设计第89-98页
   ·Visua1 C++6.0开发环境第89-90页
     ·Visua1 C++6.0特点第89页
     ·MFC类库第89-90页
     ·框架和文档─视结构第90页
   ·图像采集部分软件设计第90-93页
     ·图像采集选用的硬件第90-91页
     ·图像采集部分软件设计第91-93页
   ·图像文件的采集与存储第93-95页
     ·图像文件的采集第93-94页
     ·图像文件的存储第94-95页
   ·图像处理部分软件设计第95-97页
   ·本章小结第97-98页
第八章 结论第98-101页
   ·工作总结第98-99页
   ·进一步工作及展望第99-101页
参考文献第101-105页
致谢第105-106页
研究成果及发表的学术论文第106-107页
作者及导师简介第107-109页

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