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基于形态学方法的真菌图像分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-11页
    1.1 课题背景及研究意义第8页
    1.2 研究现状第8-9页
    1.3 本文主要研究内容第9-10页
    1.4 本文结构第10-11页
第2章 显微图像处理及形态学简介第11-18页
    2.1 图像分割算法研究现状及分析第11-12页
    2.2 显微真菌图像分割方法讨论第12-13页
    2.3 数学形态学简介第13-17页
        2.3.1 集合形态变换第13-14页
        2.3.2 形态和差第14-15页
        2.3.3 形态和差的性质第15-16页
        2.3.4 形态开闭第16-17页
    2.4 本章小结第17-18页
第3章 菌丝分割提取算法第18-27页
    3.1 真菌图像形态分析第18-19页
    3.2 图像预处理第19页
    3.3 高斯匹配滤波设计第19-24页
        3.3.1 模板匹配思想第19-21页
        3.3.2 高斯模板的建立第21-22页
        3.3.3 算法实现第22-24页
    3.4 区域增长算法第24-26页
    3.5 本章小结第26-27页
第4章 CB 形态学与图像滤波第27-38页
    4.1 二值图像的CB 形态学变换第27-31页
    4.2 多尺度CB 形态滤波第31-32页
    4.3 基于CB 形态学的菌丝图像去噪模型第32-33页
    4.4 CB 滤波设计及快速计算第33-36页
        4.4.1 结构元素B_i的分解第33-34页
        4.4.2 结构元素(?)B_i 的分解第34-36页
    4.5 试验和结论第36-37页
    4.6 本章小结第37-38页
第5章 约束形态变换第38-52页
    5.1 顺序形态学概述第38-41页
        5.1.1 离散点集的顺序形态变换第38-39页
        5.1.2 点集顺序形态变换的性质第39页
        5.1.3 复合顺序形态变换第39-40页
        5.1.4 数字图像的顺序形态变换第40-41页
    5.2 约束二值形态学第41-48页
        5.2.1 约束形态变换第41-43页
        5.2.2 约束形态变换的滤波特性第43-44页
        5.2.3 约束形态重组第44-45页
        5.2.4 约束形态变换的快速算法第45-48页
    5.3 菌落识别中的应用第48-51页
        5.3.1 菌落形态分析第48-49页
        5.3.2 菌落图像二值化第49页
        5.3.3 菌落提取算法实现第49-51页
    5.4 本章小结第51-52页
第6章 试验及结果分析第52-57页
    6.1 试验和讨论第52-53页
    6.2 模拟真菌图像分析第53-54页
    6.3 图像处理结果第54-56页
    6.4 本章小结第56-57页
结论第57-59页
    总结第57页
    进一步工作的展望第57-59页
参考文献第59-61页
致谢第61页

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