基于显微图像的颗粒计数方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 颗粒计数技术的发展 | 第13-16页 |
| 1.2.2 显微图像数字化 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于显微图像的颗粒计数方法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本论文的主要任务 | 第20-22页 |
| 第2章 显微图像处理相关理论 | 第22-33页 |
| 2.1 图像数据格式 | 第22-25页 |
| 2.1.1 RGB模型 | 第22-23页 |
| 2.1.2 HIS模型 | 第23-24页 |
| 2.1.3 RGB到HIS的变换 | 第24-25页 |
| 2.2 像素间的基本关系 | 第25-28页 |
| 2.2.1 像素的邻域 | 第25-26页 |
| 2.2.2 领接性、连通性、区域和边界 | 第26-28页 |
| 2.3 图像分割 | 第28-32页 |
| 2.3.1 图像分割基本概念 | 第28-29页 |
| 2.3.2 图像分割方法介绍 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于显微图像的菌落计数方法 | 第33-59页 |
| 3.1 图像预处理 | 第33-36页 |
| 3.1.1 均值滤波器 | 第33-34页 |
| 3.1.2 高斯平滑滤波器 | 第34页 |
| 3.1.3 菌落图像滤波 | 第34-36页 |
| 3.2 菌落图像的分割 | 第36-47页 |
| 3.2.1 传统的迭代法阈值分割 | 第37页 |
| 3.2.2 菌落图像的分割方法 | 第37-42页 |
| 3.2.3 菌落图像分割方法的实现 | 第42-47页 |
| 3.3 粘连菌落的判别 | 第47-48页 |
| 3.4 粘连菌落的分割 | 第48-57页 |
| 3.4.1 距离变换 | 第48-52页 |
| 3.4.2 分水岭算法 | 第52-54页 |
| 3.4.3 粘连菌落分割方法的实现 | 第54-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 基于显微图像的细胞计数方法 | 第59-71页 |
| 4.1 细胞计数方法框架 | 第59-60页 |
| 4.2 细胞图像的分割 | 第60-64页 |
| 4.2.1 HIS双阈值分割 | 第60-64页 |
| 4.3 粘连细胞的分割 | 第64-70页 |
| 4.3.1 形态学分割 | 第64-67页 |
| 4.3.2 链码 | 第67-68页 |
| 4.3.3 轮廓跟踪 | 第68-69页 |
| 4.3.4 基于轮廓跟踪的粘连细胞分割 | 第69-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 颗粒计数系统性能分析 | 第71-84页 |
| 5.1 菌落计数结果分析 | 第71-79页 |
| 5.1.1 同种类不同密度的菌落图像计数结果分析 | 第72-75页 |
| 5.1.2 不同种类菌落计数结果分析 | 第75-79页 |
| 5.2 细胞计数结果分析 | 第79-83页 |
| 5.3 本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 总结和展望 | 第84-86页 |
| 6.1 总结 | 第84-85页 |
| 6.2 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 作者简历 | 第90页 |
