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细胞特征提取及聚类算法研究与DSP实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 课题背景及意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 论文成果及结构第11-13页
        1.3.1 论文成果第11页
        1.3.2 论文结构第11-13页
第2章 TMS320C6678 开发平台第13-22页
    2.1 TMS320C6678 概述第13-15页
        2.1.1 TMS320C66X 内核第13-14页
        2.1.2 TMS320C6678 介绍第14-15页
    2.2 C6678 开发环境第15-19页
        2.2.1 CCS V5 集成开发环境第15-16页
        2.2.2 SYS/BIOS 操作系统第16-19页
    2.3 C6678 代码优化第19-21页
        2.3.1 代码优化过程第19页
        2.3.2 编译器优化第19-20页
        2.3.3 编程优化第20-21页
    2.4 小结第21-22页
第3章 形状特征提取及优化第22-39页
    3.1 形状特征概述第22-24页
        3.1.1 常用形状特征第22-23页
        3.1.2 形状特征数据接口第23-24页
    3.2 凸包形状特征提取及改进优化第24-30页
        3.2.1 细胞凸包特征描述第24-25页
        3.2.2 Graham 扫描法及性能分析第25-27页
        3.2.3 Graham 扫描法的改进优化第27-29页
        3.2.4 实验仿真与分析第29-30页
    3.3 弦分布形状特征提取及计算优化第30-38页
        3.3.1 弦分布特征描述第30-31页
        3.3.2 弦分布描述法及性能分析第31-35页
        3.3.3 弦分布描述法的计算简化第35-36页
        3.3.4 实验仿真与分析第36-38页
    3.4 小结第38-39页
第4章 纹理及颜色特征提取与优化第39-54页
    4.1 颜色及纹理概述第39-41页
        4.1.1 纹理分析及颜色表达第39-40页
        4.1.2 纹理及颜色特征数据接口第40-41页
    4.2 共生矩阵纹理特征提取及存取带宽优化第41-47页
        4.2.1 共生矩阵纹理特征提取算法第41-43页
        4.2.2 共生矩阵纹理特征的性能分析第43-44页
        4.2.3 相关特征的存取带宽优化第44-46页
        4.2.4 实验仿真与分析第46-47页
    4.3 颜色特征提取及循环流水优化第47-53页
        4.3.1 颜色特征提取算法第47-49页
        4.3.2 颜色特征提取算法的性能分析第49-51页
        4.3.3 颜色特征矢量的循环优化第51-52页
        4.3.4 实验仿真与分析第52-53页
    4.4 小结第53-54页
第5章 基于模糊聚类的细胞分类技术第54-61页
    5.1 模糊聚类法原理第54-56页
    5.2 基于模糊聚类的细胞图像分类第56-59页
        5.2.1 样本数据的标准化第56-57页
        5.2.2 模糊矩阵的构造第57-59页
        5.2.3 细胞聚类第59页
    5.3 实验仿真与分析第59-60页
    5.4 小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-63页
    6.1 工作总结第61-62页
    6.2 工作展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第67页

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