水中微生物图像检测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·水中微生物检测的必要性 | 第8-9页 |
| ·数字图像处理在显微图像识别中的发展现状 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理概述 | 第9页 |
| ·数字图像处理在显微图像识别中的应用 | 第9-10页 |
| ·论文主要内容及创新点 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 水中微生物检测过程及预处理技术 | 第13-26页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·水中微生物检测过程 | 第13-16页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第16-18页 |
| ·图像增强 | 第18-25页 |
| ·图像的灰度修正 | 第18-21页 |
| ·图像滤波 | 第21-23页 |
| ·边缘增强 | 第23-25页 |
| ·图像分割 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 水中微生物图像的目标提取 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基于阀值的目标提取 | 第26-29页 |
| ·最大类间方差分割算法 | 第27-29页 |
| ·内部填充 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29页 |
| ·基于形态学边缘检测的目标提取 | 第29-35页 |
| ·数学形态学 | 第30-32页 |
| ·多结构元抗噪形态学边缘检测 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·基于改进的FCM聚类的目标提取 | 第35-40页 |
| ·改进的FCM聚类算法 | 第35-38页 |
| ·最大独立成分检测 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·交互式目标提取 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 水中微生物图像的特征优化 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基本概念 | 第42-44页 |
| ·特征提取 | 第42-43页 |
| ·特征优化 | 第43-44页 |
| ·遗传算法 | 第44-48页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第45页 |
| ·遗传算法的流程及步骤 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的构成 | 第46-48页 |
| ·模拟退火技术 | 第48-49页 |
| ·基于遗传算法和模拟退火算法相结合的特征优化 | 第49-52页 |
| ·水中微生物图像的特征优化方法及实验结果 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
