赤潮优势藻图像分析的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·赤潮及其危害 | 第7-8页 |
| ·赤潮的预报和防治方法概述 | 第8-9页 |
| ·赤潮的预测 | 第8-9页 |
| ·赤潮的治理与防治 | 第9页 |
| ·应用显微图像分析方法预报赤潮的发展和现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究内容和意义 | 第11-13页 |
| 第二章 赤潮生物图像分析系统简介 | 第13-21页 |
| ·显微镜法测量赤潮生物的基本原理 | 第13页 |
| ·系统的基本结构框架 | 第13-14页 |
| ·系统硬件基本结构的简介 | 第14-18页 |
| ·光源照明系统 | 第14-15页 |
| ·图像采集卡和CCD | 第15-17页 |
| ·显微镜的调整 | 第17-18页 |
| ·分析软件基本结构的简介 | 第18-20页 |
| ·图像分析系统的基本原理 | 第18页 |
| ·图像分析系统的整体设计 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 赤潮生物图像分割 | 第21-42页 |
| ·图像分割概述 | 第21-22页 |
| ·图像分割基本理论 | 第21-22页 |
| ·赤潮生物图像的特点 | 第22页 |
| ·图像增强 | 第22-25页 |
| ·图像增强的基本原理 | 第22-24页 |
| ·图像增强的效果分析 | 第24-25页 |
| ·图像分割的边界方法 | 第25-28页 |
| ·边界检测的基本算子介绍 | 第25-26页 |
| ·边界检测的算法效果分析 | 第26-28页 |
| ·图像分割的阈值方法 | 第28-37页 |
| ·图像的二维直方图 | 第28-30页 |
| ·二维最大类间方差法 | 第30-32页 |
| ·二维最大熵法 | 第32-34页 |
| ·自动阈值分割的性能比较 | 第34-37页 |
| ·数学形态学分割和边缘跟踪 | 第37-41页 |
| ·边缘跟踪 | 第37-38页 |
| ·形态学分割基本原理 | 第38-39页 |
| ·形态学分割算法设计 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 特征提取及分类器设计 | 第42-51页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·特征的提取 | 第43-46页 |
| ·基本几何特征 | 第43-44页 |
| ·离散不变矩 | 第44-45页 |
| ·纹理特征的提取 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络分类器 | 第46-48页 |
| ·BP网络结构 | 第46-47页 |
| ·BP网络参数的确定 | 第47-48页 |
| ·分类实验及其结果 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 测量实验与结果 | 第51-64页 |
| ·测量原理 | 第51-53页 |
| ·颗粒粒径的定义 | 第51-52页 |
| ·颗粒的测量和计数方法 | 第52-53页 |
| ·实验方法设计 | 第53-54页 |
| ·标准颗粒的粒径及计数测量实验 | 第54-56页 |
| ·混合标准颗粒的粒径及计数测量实验 | 第56-61页 |
| ·夜光藻粒径及计数测量实验 | 第61-63页 |
| ·误差分析 | 第63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致 谢 | 第69页 |
