医学寄生虫图像的图论分割与识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要工作及论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于图论的图像分割 | 第15-21页 |
| ·图论分割的基本框架 | 第15页 |
| ·分割的基本原理 | 第15-16页 |
| ·图论特性和图像分割 | 第16-18页 |
| ·图论特性与图像的关系 | 第16-17页 |
| ·基于边缘信息的图像分割对应的图论特性 | 第17页 |
| ·基于区域信息的图像分割对应的图论特性 | 第17-18页 |
| ·基于图论的图像分割方法分类与应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于归一化割的血吸虫卵图像分割 | 第21-31页 |
| ·研究基础 | 第21-22页 |
| ·预处理与粗分割 | 第22-24页 |
| ·预处理 | 第22-23页 |
| ·粗分割 | 第23-24页 |
| ·归一化割(Ncut) | 第24-25页 |
| ·ANcut算法 | 第25-27页 |
| ·提高算法运行速度 | 第25-26页 |
| ·提高算法的自适应性 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-30页 |
| ·分割流程演示 | 第27-29页 |
| ·ANcut分割效果与其他算法对比效果 | 第29页 |
| ·ANcut算法分割效果与运行速度的提高 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于图切割疟原虫分割 | 第31-47页 |
| ·背景基础 | 第31-32页 |
| ·图切割 | 第32-33页 |
| ·基于图切割的能量函数优化 | 第33-34页 |
| ·标号问题 | 第33页 |
| ·能量函数 | 第33页 |
| ·能量函数的求解 | 第33-34页 |
| ·图切割框架分析 | 第34-38页 |
| ·数据项 | 第35-36页 |
| ·光滑项 | 第36页 |
| ·根据能量函数构造图切割的网络图 | 第36-37页 |
| ·能量函数最小化与最小割的一致性 | 第37-38页 |
| ·面向疟原虫分割的图切割算法 | 第38-39页 |
| ·算法设计面临的问题 | 第38页 |
| ·解决的思路 | 第38-39页 |
| ·GC-SBP算法的设计 | 第39-42页 |
| ·初始化 | 第39-40页 |
| ·数据项的计算 | 第40-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·疟原虫分割流程与结果分析 | 第43-44页 |
| ·GC-SBP算法与其他经典图切割算法比较与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 血吸虫卵的分类识别 | 第47-56页 |
| ·特征提取 | 第47-50页 |
| ·最小二乘支持向量机（LS-SVM） | 第50-53页 |
| ·LS-SVM对血吸虫卵的识别实验 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·未来展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
