基于小波变换的显微图像细胞识别
| 绪论 | 第1-8页 |
| 一、 显微图像分析技术的发展 | 第6-7页 |
| 二、 显微图像的细胞识别与分析 | 第7-8页 |
| 第一章 基于小波的多尺度分析 | 第8-18页 |
| 1 小波变换的自适应时-频窗 | 第8-10页 |
| 2 基于小波的多尺度分析 | 第10-12页 |
| 3 MRA的几个重要性 | 第12-18页 |
| 第二章 基于小波变换的快速算法 | 第18-29页 |
| 1 尺度空间的有限分解及数据表征 | 第18-19页 |
| 2 小波的分解与重构算法 | 第19-25页 |
| 3 小波变换的二维推广 | 第25-27页 |
| 4 小波变换求出多尺度剧变点的方法 | 第27-29页 |
| 第三章 显微图像细胞边缘的提取 | 第29-40页 |
| 1 显微图像的小波函数选取 | 第29-32页 |
| 2 显微图像在分解算法中初始数据的采集 | 第32-35页 |
| 3 用加权组合的阈值对显微图像去噪 | 第35-37页 |
| 4 显微图像的边缘检测 | 第37-40页 |
| 第四章 显微图像的细胞识别 | 第40-50页 |
| 1 圆弧链表的形成 | 第40-42页 |
| 2 圆弧定位 | 第42-45页 |
| 3 红白细胞的识别 | 第45-46页 |
| 4 试验步骤和结果 | 第46-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 摘要 | 第55-62页 |
| Abstract | 第62-69页 |
