基于二维凝胶电泳图像的蛋白质点检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-17页 |
| ·二维凝胶电泳技术 | 第10-11页 |
| ·二维凝胶电泳图像分析软件 | 第11-13页 |
| ·二维凝胶电泳图像的预处理技术 | 第13-14页 |
| ·二维凝胶电泳图像的蛋白质点检测算法 | 第14-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 二维凝胶电泳图像的预处理 | 第19-27页 |
| ·二维凝胶电泳图像的滤波 | 第19-25页 |
| ·均值滤波 | 第19-20页 |
| ·中值滤波 | 第20-21页 |
| ·高斯滤波 | 第21-23页 |
| ·形态学滤波 | 第23-25页 |
| ·二维凝胶电泳图像的背景校正 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于高斯-拉普拉斯变换的蛋白质点检测算法 | 第27-39页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·蛋白质点检测中的拉普拉斯变换 | 第28-31页 |
| ·蛋白质点区域提取算法 | 第31-32页 |
| ·蛋白质点分析 | 第32-34页 |
| ·蛋白质点特征 | 第32-33页 |
| ·蛋白质点标准化 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于标记控制分水岭变换的蛋白质点检测算法 | 第39-63页 |
| ·概述 | 第39-41页 |
| ·形态学梯度变换 | 第41-43页 |
| ·形态学重建 | 第43-48页 |
| ·重建 | 第43-45页 |
| ·区域极值变换 | 第45页 |
| ·h-极值变换 | 第45-46页 |
| ·极小值强加 | 第46-48页 |
| ·二值图像的连通域快速标记 | 第48-50页 |
| ·二值图像的距离变换 | 第50-52页 |
| ·分水岭变换 | 第52-57页 |
| ·传统的分水岭算法 | 第54-55页 |
| ·改进的分水岭算法 | 第55-57页 |
| ·蛋白质点分析 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·研究工作总结 | 第63-64页 |
| ·今后研究工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
