基于人工神经网络的血液细胞图像分割方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·彩色细胞图像处理 | 第10-13页 |
| ·细胞图像处理 | 第10-11页 |
| ·色彩空间 | 第11-12页 |
| ·彩色细胞图像识别方法 | 第12-13页 |
| ·本文的主要内容及创新之处 | 第13-15页 |
| ·本论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 人工神经网络技术 | 第15-31页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-19页 |
| ·人工神经网络发展现状 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络特点 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第18页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第18-19页 |
| ·生物神经元系统 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第20-31页 |
| ·人工神经元模型 | 第20-21页 |
| ·激活转移函数 | 第21-23页 |
| ·神经网络学习方法 | 第23-26页 |
| ·几种常见的神经网络 | 第26-31页 |
| 第三章 彩色细胞图像预处理技术 | 第31-51页 |
| ·数字图像处理概述 | 第31-33页 |
| ·数字图像处理的发展和应用 | 第31页 |
| ·数字图像处理方法 | 第31-32页 |
| ·数字图像处理特点 | 第32页 |
| ·数字图像处理领域的发展动向 | 第32-33页 |
| ·彩色细胞图像处理基本知识 | 第33-47页 |
| ·人的视觉系统及色彩原理 | 第33-39页 |
| ·图像处理系统 | 第39-47页 |
| ·形态学在细胞处理中的应用 | 第47-51页 |
| ·形态学概述 | 第47-48页 |
| ·数学形态学运算 | 第48-51页 |
| 第四章 彩色图像特征提取和目标识别步骤 | 第51-57页 |
| ·目标特征提取 | 第51-53页 |
| ·特征分类 | 第51-52页 |
| ·特征三要素 | 第52页 |
| ·特征提取的方法 | 第52-53页 |
| ·目标识别 | 第53-57页 |
| ·统计模式识别 | 第53-55页 |
| ·神经网络识别方法 | 第55页 |
| ·面积分布特征的计算 | 第55-57页 |
| 第五章 实时应用系统的实现 | 第57-64页 |
| ·细胞自动计数系统的工作原理 | 第57-58页 |
| ·细胞计数系统的结构 | 第58-64页 |
| ·系统硬件 | 第58-60页 |
| ·系统软件 | 第60-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·工作总结 | 第64页 |
| ·讨论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第70页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目和获得的奖励 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
