尿沉渣图像中红白细胞的分割与识别
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·尿沉渣检查综述 | 第8-11页 |
| ·主要有形成分 | 第8-10页 |
| ·国内外研究动态及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 2 尿沉渣图像的预处理 | 第13-23页 |
| ·尿沉渣图像的特点 | 第13-14页 |
| ·图像滤波处理 | 第14-16页 |
| ·均值滤波 | 第14-15页 |
| ·中值滤波 | 第15页 |
| ·各向异性高斯滤波 | 第15-16页 |
| ·图像增强处理 | 第16-17页 |
| ·灰度变换 | 第16页 |
| ·直方图处理 | 第16-17页 |
| ·图像预处理实验与结果分析 | 第17-22页 |
| ·滤波处理实验 | 第17-19页 |
| ·图像增强处理实验 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 尿沉渣红白细胞的分割 | 第23-41页 |
| ·顶层自适应 Canny 边缘检测 | 第24-30页 |
| ·传统 Canny 边缘检测 | 第25-26页 |
| ·自适应 Canny 边缘检测 | 第26-28页 |
| ·形态学处理 | 第28页 |
| ·顶层分割结果 | 第28-30页 |
| ·中层 Otsu 法阈值分割 | 第30-32页 |
| ·Otsu 法基本原理 | 第30-31页 |
| ·中层分割结果 | 第31-32页 |
| ·底层基于梯度图像的分割 | 第32-35页 |
| ·Sobel 算子 | 第33页 |
| ·底层分割结果 | 第33-34页 |
| ·整体分割结果 | 第34-35页 |
| ·基于递归瓶颈法的粘连细胞分割 | 第35-40页 |
| ·算法原理分析 | 第35-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 红白细胞特征提取 | 第41-47页 |
| ·特征提取 | 第41-44页 |
| ·形状特征 | 第41-42页 |
| ·统计特征 | 第42-43页 |
| ·纹理特征 | 第43-44页 |
| ·特征集选择 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于 SVM 的红白细胞识别 | 第47-59页 |
| ·模式识别概述 | 第47-48页 |
| ·支持向量机法 | 第48-52页 |
| ·支持向量机概述 | 第48页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第48-51页 |
| ·核函数 | 第51-52页 |
| ·SVM 分类器设计与实现 | 第52-57页 |
| ·多分类器设计 | 第52-54页 |
| ·核函数的选择 | 第54页 |
| ·参数选择 | 第54-55页 |
| ·识别结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |
