基于图像分析的ABO血型识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| ·医学图像处理与分析技术 | 第8-9页 |
| ·图像识别技术 | 第9-14页 |
| ·微细胞图像处理与分析技术 | 第14-16页 |
| ·ABO血型系统 | 第16-18页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第18-19页 |
| 2 中值滤波在ABO血型识别中的应用 | 第19-27页 |
| ·图像滤波技术 | 第19-20页 |
| ·图像噪声 | 第20页 |
| ·中值滤波原理 | 第20-22页 |
| ·中值滤波主要特性 | 第22-23页 |
| ·自适应中值滤波算法 | 第23-24页 |
| ·脉冲噪声的判别 | 第23-24页 |
| ·滤波窗口的确定 | 第24页 |
| ·脉冲噪声消除 | 第24页 |
| ·中值滤波算法描述 | 第24-25页 |
| ·ABO血型细胞图像中值滤波实验 | 第25-27页 |
| 3 基于阈值的ABO血型细胞图像分割方法 | 第27-42页 |
| ·图像分割技术 | 第27-34页 |
| ·图像分割的定义 | 第27-28页 |
| ·图像分割的分类 | 第28-32页 |
| ·图像分割的评价 | 第32-34页 |
| ·阈值化的标准 | 第34-35页 |
| ·阈值化方法的分类 | 第35页 |
| ·阈值化方法与评价 | 第35-37页 |
| ·基于聚类的阈值化方法 | 第35-36页 |
| ·基于直方图的阈值化方法 | 第36页 |
| ·基于熵的阈值化方法 | 第36-37页 |
| ·基于空间的阈值化方法 | 第37页 |
| ·基于阈值的ABO血型细胞图像分割方法 | 第37-40页 |
| ·基于阈值的图像分割算法描述 | 第37页 |
| ·基于阈值的图像分割算法部分代码 | 第37-40页 |
| ·基于阈值的ABO血型细胞图像分割实验 | 第40-42页 |
| 4 ABO血型细胞图像的区域分割方法 | 第42-50页 |
| ·区域增长的原理和步骤 | 第42-43页 |
| ·增长准则和过程 | 第43-45页 |
| ·灰度差准则 | 第43-44页 |
| ·灰度分布统计准则 | 第44-45页 |
| ·区域形状准则 | 第45页 |
| ·ABO血型细胞图像区域分割方法 | 第45-48页 |
| ·ABO血型细胞图像区域增长算法描述 | 第45-46页 |
| ·图像区域增长算法部分代码 | 第46-48页 |
| ·ABO血型细胞图像区域分割实验 | 第48-50页 |
| 5 基于面积的ABO血型识别方法 | 第50-56页 |
| ·细胞几何特征描述 | 第50-53页 |
| ·基于面积的ABO血型识别方法 | 第53页 |
| ·基于面积的ABO血型识别方法实验分析 | 第53-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
