| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状与应用 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状与应用 | 第14-15页 |
| 1.3 目前方法存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4 课题的来源及研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.4.2 课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 光学成像系统原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 光学成像模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 点扩散函数与光学传递函数分析 | 第18-19页 |
| 2.3 自动聚焦方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 传统的自动聚焦方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于图像处理的聚焦方法 | 第20-22页 |
| 2.4 实验平台 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 一种新的显微镜快速聚焦方法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 现有的清晰度评价函数 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基于灰度变化 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于边缘检测 | 第27页 |
| 3.2.3 能量谱方法 | 第27-28页 |
| 3.3 新提出的清晰的评价函数 | 第28-31页 |
| 3.3.1 灰度非零值统计函数(GZV) | 第28-29页 |
| 3.3.2 低灰度值统计函数(LGV) | 第29-31页 |
| 3.4 变步爬山法 | 第31-32页 |
| 3.5 实验与分析 | 第32-35页 |
| 3.5.1 清晰度评价函数 | 第33-34页 |
| 3.5.2 实验总结 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于图像清晰度识别的快速扫描方法 | 第36-58页 |
| 4.1 引言 | 第36-38页 |
| 4.2 提出的方法 | 第38-45页 |
| 4.2.1 图像分割 | 第39页 |
| 4.2.2 清晰度识别 | 第39-43页 |
| 4.2.3 焦点搜索 | 第43-44页 |
| 4.2.4 快速扫片算法伪代码 | 第44-45页 |
| 4.3 实验与分析 | 第45-56页 |
| 4.3.1 细胞特征选择 | 第45-47页 |
| 4.3.2 分类器细胞识别效果 | 第47-50页 |
| 4.3.3 阈值选择实验 | 第50-51页 |
| 4.3.4 不同清晰度评价函数的快速扫描算法效率分析 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于多点聚焦的快速扫片方法 | 第58-65页 |
| 5.1 引言 | 第58-59页 |
| 5.2 三点聚焦快速扫片方法 | 第59-60页 |
| 5.3 改进的多点聚焦快速扫片方法 | 第60-62页 |
| 5.3.1 多点平面分割方法 | 第61页 |
| 5.3.2 平面判断方法 | 第61-62页 |
| 5.4 实验与分析 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |