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基于切片组织细胞的图像分割技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-12页
   ·课题研究背景第8-9页
   ·组织细胞显微图像分割研究现状第9-10页
   ·组织细胞显微图像分割研究意义第10页
   ·论文的主要工作及章节安排第10-12页
2 图像预处理第12-23页
   ·图像除噪第12-18页
     ·空间域平滑处理第12-17页
     ·频域低通滤波法第17-18页
   ·图像增强第18-22页
     ·图像锐化第19页
     ·灰度变换第19-20页
     ·几何畸变校正第20-21页
     ·二值化第21页
     ·彩色增强第21-22页
     ·图像增强前景展望第22页
   ·本章小结第22-23页
3 图像的分割方法第23-42页
   ·图像分割的定义第23-24页
   ·分割算法第24-39页
     ·阈值分割方法第25-26页
     ·边缘检测分割算法第26-30页
     ·基于区域的分割算法第30-32页
     ·基于图像纹理的分割算法第32页
     ·基于特定理论的图像分割算法第32-39页
   ·图像分割方法的评价第39-41页
     ·分析法评价第39-40页
     ·实验法评价第40页
     ·评价测度第40-41页
   ·本章小结第41-42页
4 切片组织细胞的分割第42-60页
   ·组织细胞显微图像的特点第42-43页
   ·组织细胞显微图像采集第43页
   ·组织细胞显微图像的预处理第43-50页
     ·组织细胞显微图像的灰度化第43-45页
     ·组织细胞显微图像滤波第45-47页
     ·组织细胞显微图像增强第47-50页
   ·组织细胞显微图像的分割第50-59页
     ·基于迭代阈值的组织细胞图像分割第53-55页
     ·根据二值细胞图像的连通区域面积删除伪区域第55-56页
     ·组织细胞边缘图像的边缘连接第56-57页
     ·粘连细胞图像的分割第57-59页
   ·组织细胞图像分割分析第59页
   ·本章小结第59-60页
5 结论第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65页

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