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图象分割算法研究及其在癌细胞诊断中的应用

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

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