| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-22页 |
| 第一节 图象分割技术简介 | 第7-9页 |
| ·图象分割在图象处理中的地位 | 第7-8页 |
| ·图象分割的定义 | 第8页 |
| ·图象分割技术的分类 | 第8-9页 |
| 第二节 图象分割算法综述 | 第9-13页 |
| ·三种传统的分割方法及比较 | 第10-11页 |
| ·图象分割新方法 | 第11-13页 |
| 第三节 图象分割在癌细胞诊断中的应用 | 第13-20页 |
| ·课题提出的背景及意义 | 第13-14页 |
| ·癌细胞的基础病理知识 | 第14-18页 |
| ·细胞图象分割的研究动态 | 第18-19页 |
| ·细胞图象分割的难点 | 第19-20页 |
| 第四节 本文工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于直方图谷点检测和迭代的自动多阈值分割算法 | 第22-35页 |
| 第一节 阈值分割技术 | 第22-26页 |
| ·阈值化技术概述 | 第22-23页 |
| ·直方图谷点检测算法 | 第23-24页 |
| ·迭代阈值算法 | 第24-26页 |
| 第二节 基于直方图迭代的阈值化方法 | 第26-31页 |
| ·高斯平滑预处理 | 第26-27页 |
| ·相关概念 | 第27页 |
| ·算法描述 | 第27-31页 |
| ·算法流程 | 第31页 |
| 第三节 实验结果分析和结论 | 第31-35页 |
| ·实验结果分析 | 第31-34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第三章 基于分水岭变换的图象分割算法 | 第35-50页 |
| 第一节 数学形态学基础 | 第35-37页 |
| ·二值形态学基本运算 | 第35-37页 |
| ·灰度级图象的形态学运算 | 第37页 |
| 第二节 分水岭分割算法原理 | 第37-40页 |
| ·分水岭变换的算法原理 | 第38-39页 |
| ·传统分水岭变换的缺陷 | 第39-40页 |
| 第三节 基于分水岭变换的分割算法设计 | 第40-47页 |
| ·非线性扩散滤波预处理技术 | 第40-41页 |
| ·算法描述 | 第41-45页 |
| ·基于t假设检验的区域合并算法 | 第45-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| 第四节 实验结果分析和结论 | 第47-50页 |
| ·试验结果分析 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第四章 癌细胞图象特征提取概述 | 第50-59页 |
| 第一节 特征提取概述 | 第50-52页 |
| ·概述 | 第50-51页 |
| ·两个重要的概念 | 第51-52页 |
| 第二节 细胞特征提取 | 第52-55页 |
| ·细胞特征提取简介 | 第52-53页 |
| ·形态学特征 | 第53-54页 |
| ·色度特征 | 第54-55页 |
| 第三节 早期食管癌辅助诊断系统 | 第55-59页 |
| ·系统参考模型 | 第55-56页 |
| ·部分系统软件介绍 | 第56-59页 |
| 第五章 工作总结及展望 | 第59-61页 |
| 第一节 论文小结 | 第59页 |
| 第二节 今后的工作 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |