基于数字图像处理的微阵列图像检测与分析系统
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 荧光标记检测技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 免标记检测技术 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究对象的获取与主要内容 | 第11-15页 |
| 1.3.1 多孔硅微阵列反射光图像的获取 | 第11-12页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第12-15页 |
| 第二章 多孔硅微阵列图像的预处理方法 | 第15-19页 |
| 2.1 常见的二值化处理算法 | 第15页 |
| 2.2 反射光图像中的预处理方法 | 第15-17页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第17-19页 |
| 第三章 倾斜校正 | 第19-29页 |
| 3.1 基于圆度判别的倾斜校正算法 | 第19-21页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第19-20页 |
| 3.1.2 算法流程 | 第20-21页 |
| 3.2 基于最小外接矩形的校正算法 | 第21-22页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第22页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第22-28页 |
| 3.3.1 多孔硅微阵列的反射光图像 | 第22-24页 |
| 3.3.2 荧光微阵列图像 | 第24-28页 |
| 3.4 本章总结 | 第28-29页 |
| 第四章 样点分割 | 第29-35页 |
| 4.1 反射光图像中分割的特殊性 | 第29页 |
| 4.2 基于阵列单元的分割方法 | 第29-32页 |
| 4.2.1 最小二乘法拟合椭圆 | 第30-31页 |
| 4.2.2 算法原理 | 第31-32页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 4.4 本章总结 | 第34-35页 |
| 第五章 散斑去噪 | 第35-43页 |
| 5.1 理论分析 | 第35-39页 |
| 5.1.1 散斑噪声模型 | 第35-36页 |
| 5.1.2 散斑噪声的影响 | 第36-37页 |
| 5.1.3 去除散斑噪声的影响 | 第37-39页 |
| 5.2 应用研究 | 第39-41页 |
| 5.2.1 仿真图像的灰度值复原 | 第39-40页 |
| 5.2.2 多孔硅微阵列图像的灰度值复原 | 第40-41页 |
| 5.3 本章总结 | 第41-43页 |
| 第六章 多孔硅微阵列图像处理与分析系统 | 第43-48页 |
| 6.1 系统的需求分析 | 第43页 |
| 6.2 系统设计 | 第43-44页 |
| 6.3 系统运行结果 | 第44-47页 |
| 6.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 7.1 总结 | 第48-49页 |
| 7.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
