基于图像工程与框架理论识别人体细胞的智能技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 课题背景及课题的研究意义 | 第11-15页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本课题的难点与主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的内容结构与安排 | 第14-15页 |
| 2 实现图像处理与图像分析的过程 | 第15-24页 |
| ·图像处理技术的应用 | 第15页 |
| ·图像处理过程 | 第15-17页 |
| ·图像增强目的与意义 | 第15-16页 |
| ·图像增强处理过程 | 第16-17页 |
| ·图像分析 | 第17-23页 |
| ·图像分析的发展与应用 | 第18页 |
| ·图像分析的理论基础 | 第18-19页 |
| ·图像分割技术 | 第19-21页 |
| ·图像分割的灰度二值转换 | 第21-23页 |
| ·基于像素统计值的参数估计 | 第23页 |
| ·本章总结 | 第23-24页 |
| 3 图像理解的处理过程 | 第24-33页 |
| ·图像理解的发展与应用 | 第24-25页 |
| ·图像理解的含义与原理 | 第25-26页 |
| ·特征提取方法简述 | 第26页 |
| ·纹理 | 第26-33页 |
| ·图像理解与模式识别的区别 | 第27-28页 |
| ·纹理的基本概念 | 第28-29页 |
| ·纹理特征的提取方法 | 第29-30页 |
| ·纹理特征的计算 | 第30-33页 |
| ·二阶矩 | 第31-32页 |
| ·熵 | 第32页 |
| ·反差 | 第32页 |
| ·相关 | 第32-33页 |
| ·本章总结 | 第33页 |
| 4 图像纹理特征与人工智能中框架理论的结合 | 第33-38页 |
| ·知识的含义 | 第33-34页 |
| ·框架理论原理 | 第34页 |
| ·框架的概念 | 第34-35页 |
| ·框架的推理 | 第35-36页 |
| ·框架理论与纹理特征的结合过程 | 第36-37页 |
| ·框架理论与纹理特征的推理过程 | 第37-38页 |
| 5 实验结果分析以及课题的进一步改进 | 第38-39页 |
| 6 实验系统开发环境与程序设计方法 | 第39-51页 |
| ·Visual C++ 2008 开发环境 | 第39-41页 |
| ·Visual C++ 2008 开发环境的配置 | 第40-41页 |
| ·程序设计方法与实现 | 第41-48页 |
| ·实验系统的发布 | 第48-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 在学研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
