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基于显微操作平台的扫描图像处理关键技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 概述第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 自动显微镜系统第11-13页
        1.2.2 显微操作平台重复定位技术第13-14页
        1.2.3 图像配准技术第14-17页
        1.2.4 图像融合技术第17页
    1.3 主要研究内容第17-18页
    1.4 研究思路及安排第18-20页
第2章 自动显微操作平台介绍第20-28页
    2.1 自动显微操作平台的框架布局第20-21页
    2.2 自动显微操作平台的硬件构成第21-24页
        2.2.1 图像采集卡和CCD摄像机第21-23页
        2.2.2 尼康显微镜第23页
        2.2.3 步进电机控制控制单元硬件第23-24页
    2.3 自动显微操作平台的软件构成第24-27页
        2.3.1 平台自动重复定位第24-25页
        2.3.2 显微图像预处理第25-27页
        2.3.3 显微图像后处理第27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于显微图像处理的平台重复定位设计第28-38页
    3.1 基于霍夫圆的显微图像检测第28-32页
        3.1.1 霍夫圆检测原理第28-30页
        3.1.2 平台的标签特征第30页
        3.1.3 提取标签圆轮廓第30-32页
    3.2 平台坐标系转换第32-37页
        3.2.1 坐标转换原理第32-34页
        3.2.2 平台重复定位第34-37页
    3.3 本章小结第37-38页
第4章 显微图像的配准融合第38-60页
    4.1 显微图像配准技术分析第38-51页
        4.1.1 常用的四种显微图像配准算法研究第38-51页
        4.1.2 四种显微图像配准方法配准结果比较第51页
    4.2 显微图像融合技术分析第51-56页
        4.2.1 常用的两种显微图像融合方法研究第52-55页
        4.2.2 两种显微图像融合方法融合结果比较第55-56页
    4.3 显微图像配准融合设计第56-58页
    4.4 实验结果分析第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 血细胞显微图像轮廓识别与统计第60-70页
    5.1 多幅显微图像配准融合第60-63页
    5.2 区域拼接后的血细胞显微图像轮廓识别与统计第63-67页
        5.2.1 血细胞显微图像轮廓识别第63-65页
        5.2.3 血细胞显微图像信息统计第65-67页
    5.3 实验结果分析第67-68页
    5.4 本章小结第68-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第76-77页
致谢第77页

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