基于多阈值分割的精子运动视频的改进多目标跟踪
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章. 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的研究背景、意义、现状 | 第10-11页 |
| ·本课题的研究内容 | 第11-12页 |
| ·多阈值分割概述 | 第12-13页 |
| ·多目标跟踪概述 | 第13-15页 |
| ·多目标运动估计算法 | 第13-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章. 计算机辅助精液分析系统 | 第17-24页 |
| ·系统介绍 | 第17-19页 |
| ·可研究的精子参数[15] | 第19页 |
| ·系统软件模块 | 第19-22页 |
| ·处理流程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章. 图像分割识别 | 第24-39页 |
| ·图像分割方法 | 第24-26页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第25-26页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第26页 |
| ·单阈值分割方法及其应用效果 | 第26-34页 |
| ·双峰分割法 | 第29页 |
| ·最大类间方差法 Otsu | 第29-31页 |
| ·最大熵法 | 第31-32页 |
| ·矩量保持估计法 | 第32-33页 |
| ·模糊 C-均值聚类法 | 第33-34页 |
| ·多阈值分割方法 | 第34-38页 |
| ·蛮力法搜索多阈值 | 第36-37页 |
| ·一种改进的 Otsu 多阈值分割算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章. 精子识别和信息提取 | 第39-51页 |
| ·图像预处理 | 第39-41页 |
| ·视频清晰度分析 | 第39-40页 |
| ·视频帧的灰度化 | 第40页 |
| ·图像的增强 | 第40页 |
| ·开运算和闭运算 | 第40-41页 |
| ·视频图像特点分析 | 第41页 |
| ·Otsu 多阈值分割 | 第41-42页 |
| ·多阈值分割的粒子群优化 | 第42-45页 |
| ·粒子群算法的概念 | 第43-44页 |
| ·粒子群算法在多阈值分割中的应用 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45页 |
| ·精子头尾部识别标记 | 第45-49页 |
| ·头部识别 | 第46-47页 |
| ·尾部识别 | 第47-48页 |
| ·碰撞变形处理 | 第48页 |
| ·存储方式 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章. 基于精子尾部信息的改进多目标运动跟踪 | 第51-66页 |
| ·多目标跟踪实现流程 | 第51页 |
| ·改进的目标预测模型 | 第51-61页 |
| ·改进算法的思想 | 第51-53页 |
| ·精子目标运动模型 | 第53-55页 |
| ·精子运动原理 | 第55-56页 |
| ·旧版精子预测搜索模型 | 第56-58页 |
| ·改进的精子预测搜索模型 | 第58-60页 |
| ·改进算法的优点 | 第60-61页 |
| ·改进的精子多目标跟踪匹配 | 第61-63页 |
| ·精子特征信息匹配选择 | 第61-62页 |
| ·相似性判断 | 第62-63页 |
| ·实验结果对比分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章. 总结和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
