| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·应用背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究状况 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 2 彩色血液细胞图像的获取及预处理 | 第14-19页 |
| ·彩色血液细胞图像的获取 | 第14页 |
| ·彩色血液细胞图像的预处理 | 第14-16页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·图像数字化 | 第14-15页 |
| ·图像数据格式 | 第15页 |
| ·图像的颜色 | 第15-16页 |
| ·色度，饱和度和亮度(HSI)彩色空间 | 第16页 |
| ·图像的增强 | 第16-19页 |
| 3 细胞图像的边缘提取 | 第19-23页 |
| ·数学形态学处理 | 第19页 |
| ·灰度图像的数学形态学处理 | 第19-20页 |
| ·细胞图像的形态学边缘提取算法 | 第20-21页 |
| ·实验结果 | 第21-23页 |
| 4 血液细胞图像分割 | 第23-31页 |
| ·图像分割定义 | 第23页 |
| ·细胞图像分割技术 | 第23-24页 |
| ·阈值分割 | 第23-24页 |
| ·基于形变模型的方法 | 第24页 |
| ·区域生长方法 | 第24页 |
| ·彩色血液细胞图像分割方法 | 第24-29页 |
| ·色彩空间转换 | 第25-26页 |
| ·初始分割 | 第26-27页 |
| ·区域合并 | 第27-29页 |
| ·实验及结果 | 第29-31页 |
| 5 血液细胞图像的特征提取 | 第31-38页 |
| ·血液细胞类型及主要特征 | 第31-33页 |
| ·细胞图像的几何特征 | 第33-35页 |
| ·细胞图像的颜色特征 | 第35-37页 |
| ·实验及结果 | 第37-38页 |
| 6 彩色血液细胞的识别 | 第38-49页 |
| ·彩色血液细胞识别方法 | 第38-42页 |
| ·基于人工神经网络的判别 | 第38-40页 |
| ·支持向量机 | 第40-41页 |
| ·决策树方法 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的判别 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络结构 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络算法 | 第43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-49页 |
| ·基于动量梯度下降算法的Matlab的网络实验 | 第44-46页 |
| ·基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法的网络实验 | 第46-47页 |
| ·基于贝叶斯正则化算法的网络实验 | 第47-49页 |
| 7 总结 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |