硅藻门浮游生物的图像分割和特征提取
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究目标 | 第14-16页 |
| 第二章 硅藻门藻类细胞显微图像预处理与图像分割 | 第16-30页 |
| ·图像预处理 | 第16-21页 |
| ·中值滤波 | 第16-17页 |
| ·均值滤波 | 第17页 |
| ·直方图增强 | 第17-18页 |
| ·直方图均衡化 | 第18-19页 |
| ·自适应Gamma 校正 | 第19-21页 |
| ·硅藻门藻类细胞图像分割 | 第21-28页 |
| ·大津阈值分割 | 第22-24页 |
| ·基于梯度算子的分割方法 | 第24-25页 |
| ·C-V 模型 | 第25-27页 |
| ·算法具体实现 | 第27-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 硅藻门藻类细胞形状特征提取 | 第30-37页 |
| ·轮廓提取 | 第30-32页 |
| ·形状特征 | 第32-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 硅藻门藻类细胞颜色特征提取 | 第37-42页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第37页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第37-38页 |
| ·颜色直方图 | 第38-40页 |
| ·颜色特征相似性度量 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 纹理特征描述 | 第42-51页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第43-44页 |
| ·灰度共生矩阵的特征参数 | 第43-44页 |
| ·基于纹理结构的纹理分析方法 | 第44-45页 |
| ·基于模型的纹理分析方法 | 第45-47页 |
| ·随机场模型 | 第45-46页 |
| ·分形模型 | 第46-47页 |
| ·基于小波变换的纹理特征 | 第47-50页 |
| ·基于塔状小波(PWT)的纹理分析方法 | 第47页 |
| ·基于树状小波(TWT)的纹理分析方法 | 第47-48页 |
| ·小波分解 | 第48-49页 |
| ·基于DWT 的纹理特征 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 硅藻门细胞纹理特征提取 | 第51-60页 |
| ·图像背景去除 | 第51-52页 |
| ·目标细胞彩色梯度的提取 | 第52-53页 |
| ·计算灰度共生矩阵 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·软件系统系统的总体概述 | 第56-59页 |
| ·自定义数据结构介绍 | 第57-58页 |
| ·重要函数介绍 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在读研期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 详细摘要 | 第67-70页 |
