基于Sarsa的生物医学图像分割研究和应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-11页 |
| 1.2.1 图像分割 | 第9-10页 |
| 1.2.2 强化学习 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基本概念和相关技术 | 第13-20页 |
| 2.1 彩色图像的灰度化 | 第13页 |
| 2.1.1 图像色彩 | 第13页 |
| 2.1.2 灰度图 | 第13页 |
| 2.2 二值化 | 第13-15页 |
| 2.2.1 全局阈值法 | 第14页 |
| 2.2.2 局部阈值法 | 第14页 |
| 2.2.3 动态阈值法 | 第14-15页 |
| 2.3 噪音点与去噪 | 第15-16页 |
| 2.3.1 邻域平均法 | 第15页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第15-16页 |
| 2.3.3 高斯滤波 | 第16页 |
| 2.4 生物医学图像 | 第16-17页 |
| 2.5 强化学习 | 第17-19页 |
| 2.5.1 强化学习框架 | 第17-18页 |
| 2.5.2 时间差分预测 | 第18页 |
| 2.5.3 SARSA：在策略的时间差分控制 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于SARSA的动态二值化 | 第20-28页 |
| 3.1 图像二值化 | 第20-21页 |
| 3.2 改进的高斯滤波去噪 | 第21页 |
| 3.3 基于自适应阈值的二值化 | 第21-23页 |
| 3.4 基于Sarsa的二值化阈值确定 | 第23-25页 |
| 3.5 实验与分析 | 第25-26页 |
| 3.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 边界曲线间隙修补 | 第28-36页 |
| 4.1 评估标准 | 第28-30页 |
| 4.1.1 精度、召回率和F-值 | 第28-29页 |
| 4.1.2 像素错误率 | 第29页 |
| 4.1.3 Rand错误率 | 第29页 |
| 4.1.4 Warping错误率 | 第29-30页 |
| 4.1.5 宏平均值 | 第30页 |
| 4.2 曲线间隙 | 第30-32页 |
| 4.3 状态、动作、奖赏的描述 | 第32-33页 |
| 4.4 算法描述 | 第33-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 实验及分析 | 第36-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 结论 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 研究生期间发表或审稿中的论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
