| 中文摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩写符号与术语 | 第8-9页 |
| 第一章 生物组织切片图像的计算机三维重建技术现状及其在植物体细胞胚发生中的应用 | 第9-17页 |
| 第一节 生物组织切片图像的计算机三维重建 | 第9-13页 |
| 第二节 三维重建技术在研究植物体细胞胚发生中应用 | 第13-16页 |
| 第三节 本章小结及本论文题目的由来 | 第16-17页 |
| 第二章 生物细胞图像分割技术的进展 | 第17-23页 |
| 第一节 生物细胞图像分割技术的现状 | 第17-21页 |
| 第二节 生物细胞图像本身属性是自动分割的难点 | 第21-22页 |
| 第三节 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 神经网络图像处理技术 | 第23-41页 |
| 第一节 神经元 | 第23-31页 |
| 第二节 人工神经网络技术 | 第31-36页 |
| 第三节 脉冲耦合神经网络PCNN 模型 | 第36-40页 |
| 第四节 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 脉冲耦合神经网络PCNN图像处理技术 | 第41-52页 |
| 第一节 脉冲耦合神经网络PCNN 图像处理技术 | 第41-42页 |
| 第二节 基于PCNN 和图像熵的自动图像分割新方法 | 第42-45页 |
| 第三节 一种基于脉冲耦合神经网络植物胚性细胞图像分割研究 | 第45-50页 |
| 第四节 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 数学形态学图像处理技术基础 | 第52-57页 |
| 第一节 腐蚀和膨胀 | 第52-54页 |
| 第二节 开运算和闭运算 | 第54页 |
| 第三节 基本运算的应用 | 第54-56页 |
| 第四节 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于血细胞逻辑和形态特征的图像分割和计数算法 | 第57-61页 |
| 第一节 基于血细胞逻辑和形态特征的图像分割和计数算法 | 第57-59页 |
| 第二节 本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 图像中噪声与干扰的抑制研究 | 第61-76页 |
| 第一节 一种改进的最优全方位结构元约束层叠滤波设计方案 | 第62-68页 |
| 第二节 结合形态滤波和层叠滤波的一种混合滤波器方案 | 第68-71页 |
| 第三节 结合PCNN脉冲耦合神经网络和中值滤波的混合滤波器设计方案 | 第71-75页 |
| 第四节 本章小结 | 第75-76页 |
| 第八章 结论与讨论 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-86页 |
| 附录一 攻读博士学位期间完成科研情况统计 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
