| 英文缩略词表 | 第1-12页 |
| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-17页 |
| 第一部分 随机数生成器研究 | 第17-91页 |
| 一 基于微机系统的随机数生成器的选择 | 第19-21页 |
| 二 基于INTEL RNG的随机数生成器研究 | 第21-37页 |
| (一) 引言 | 第21-24页 |
| (二) 方法 | 第24-27页 |
| (三) 结果 | 第27-34页 |
| (四) 讨论 | 第34-35页 |
| (五) 小结 | 第35-37页 |
| 三 基于声卡噪声的随机数生成器研究 | 第37-54页 |
| (一) 引言 | 第37页 |
| (二) 方法 | 第37-44页 |
| (三) 结果 | 第44-51页 |
| (四) 讨论 | 第51-53页 |
| (五) 小结 | 第53-54页 |
| 四 基于MICROSOFT CRYPTOAPI的随机数生成器研究 | 第54-68页 |
| (一) 引言 | 第54-57页 |
| (二) 方法 | 第57-59页 |
| (三) 结果 | 第59-65页 |
| (四) 讨论 | 第65-67页 |
| (五) 小结 | 第67-68页 |
| 五 基于MICROSOFT CSP的随机数生成器研究 | 第68-82页 |
| (一) 引言 | 第68-69页 |
| (二) 方法 | 第69-73页 |
| (三) 结果 | 第73-78页 |
| (四) 讨论 | 第78-81页 |
| (五) 小结 | 第81-82页 |
| 六 5种随机数生成器获得随机数的效果比较 | 第82-87页 |
| (一) 引言 | 第82-83页 |
| (二) 方法 | 第83页 |
| (三) 结果 | 第83-85页 |
| (四) 讨论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 第二部分 生物图像处理系统的设计与实现 | 第91-143页 |
| 一 引言 | 第93-96页 |
| 二 材料与方法 | 第96-129页 |
| (一) 生物图像处理系统的设计 | 第96-105页 |
| 1 系统构架 | 第96-98页 |
| 2 硬件系统 | 第98-99页 |
| 3 软件系统 | 第99-102页 |
| 4 功能设计 | 第102-105页 |
| (二) 生物图像处理系统的实现方法 | 第105-129页 |
| 1 Leadtools模型分析 | 第106-113页 |
| 2 Visual Basic中的坐标系统 | 第113-120页 |
| 3 Visual Basic中的图形系统 | 第120-125页 |
| 4 Visual Basic中的交互式拾取技术 | 第125-129页 |
| 三 结果 | 第129-135页 |
| 四 讨论 | 第135-141页 |
| (一) 系统特点 | 第135-136页 |
| (二) 研究难点 | 第136-137页 |
| (三) 体视学与图像处理和三维重建的关系 | 第137-141页 |
| 参考文献 | 第141-143页 |
| 创新点与特色 | 第143-145页 |
| 全文小结 | 第145-147页 |
| 附一 随机数生成器研究 | 第147-191页 |
| 1 前言 | 第147-149页 |
| 2 随机数和均匀分布随机数 | 第149-150页 |
| 3 随机数生成器 | 第150-151页 |
| 4 产生随机数的一般方法 | 第151-153页 |
| 5 常见的随机数生成器 | 第153-161页 |
| 6 研究进展 | 第161-163页 |
| 7 随机数生成器的缺陷 | 第163页 |
| 8 随机数的一般检验方法 | 第163-169页 |
| 9 随机数的工业检验方法 | 第169-191页 |
| 附二 体视学分析系统现状及其分析 | 第191-221页 |
| 1 体视学分析系统的概况 | 第191-193页 |
| 2 专用体视学分析系统 | 第193-211页 |
| 3 相关的图像分析处理系统 | 第211-212页 |
| 4 主要体视学分析系统的比较 | 第212-217页 |
| 5 关于体视学分析系统的一些思考 | 第217-221页 |
| 攻读博士期间工作 | 第221-223页 |
| 致谢 | 第223-225页 |