基于Snake分割和SVM的宫颈细胞识别研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 宫颈细胞的形态结构和前驱病变分类 | 第12-14页 |
| 1.3 常用宫颈癌医学检验方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 图像分割基础技术介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 图像分割基础技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 阈值分割 | 第18-19页 |
| 2.2.2 边缘检测分割 | 第19-20页 |
| 2.2.3 形态学分割 | 第20-22页 |
| 2.2.4 其它图像分割基础技术介绍 | 第22-23页 |
| 第三章 宫颈细胞图像分割 | 第23-41页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 宫颈细胞图像传统方法分割 | 第24-29页 |
| 3.2.1 宫颈细胞图像阈值算法分割 | 第24-25页 |
| 3.2.2 宫颈细胞图像分水岭算法分割 | 第25-27页 |
| 3.2.3 宫颈细胞图像聚类算法分割 | 第27-29页 |
| 3.3 宫颈细胞图像主动轮廓模型分割 | 第29-39页 |
| 3.3.1 传统主动轮廓模型介绍 | 第29-32页 |
| 3.3.2 主动轮廓模型算法改进 | 第32-36页 |
| 3.3.3 分割结果展示和分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 宫颈细胞特征提取及分析 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 宫颈细胞特征参数 | 第42-46页 |
| 4.2.1 宫颈细胞形态特征 | 第42-45页 |
| 4.2.2 宫颈细胞图像的颜色特征 | 第45-46页 |
| 4.3 宫颈细胞特征处理和分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 宫颈细胞特征处理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 宫颈细胞特征分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 宫颈细胞图像识别 | 第53-63页 |
| 5.1 常用识别算法介绍 | 第53-55页 |
| 5.2 支持向量机原理 | 第55-58页 |
| 5.3 宫颈细胞特征参数样本学习 | 第58-59页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |
