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基于图像识别方法体细胞计数系统的研究

摘要第1-7页
1 绪论第7-8页
2 国内外的研究现状第8-9页
   ·细胞计数系统的发展第8-9页
   ·数字信号处理和数字图像处理技术的发展第9页
3 基于MATLAB的图像处理与分析第9-11页
   ·MATLAB软件第9-10页
   ·MATLAB图像处理工具箱第10-11页
4 体细胞计数系统算法选择和MATLAB仿真第11-27页
   ·奶牛乳汁中的体细胞图像采样第11-12页
   ·基于细胞图像处理的理论分析第12页
   ·奶牛乳汁体细胞的形态学识别方法第12-24页
     ·形态学识别方法第12-13页
     ·图片的预处理第13-16页
       ·灰度化第13-15页
       ·平滑和滤波第15-16页
     ·图像分割阀值选取和二值化第16-18页
     ·体细胞图像阈值分割的方法第18-20页
     ·图像分割效果的效果评价第20页
     ·细胞识别的形态学特征值的选取方法第20-22页
       ·膨胀与腐蚀第20-21页
       ·特征提取第21-22页
     ·基于BP神经网络原理细胞识别方法第22-24页
   ·奶牛乳汁的体细胞的色度学识别方法第24-27页
     ·基于颜色空间的图像处理第24-25页
     ·颜色空间聚类法的细胞识别第25-27页
   ·形态学和色度学相结合的识别方法第27页
5 DSP嵌入式硬件系统的设计第27-40页
   ·ADSP-BF533开发板第27-29页
     ·ADSP-BF533开发板的实物图和介绍第27-29页
   ·DSP平台的硬件框图如下第29页
   ·ADI DSP的仿真器第29-30页
     ·ADI DSP仿真器的介绍第29页
     ·ADI DSP仿真器连接方法第29-30页
   ·数码显微镜第30页
   ·图像处理系统的软件设计与实现第30-40页
     ·Visual DSP++软件介绍第30-31页
     ·Visual DSP++软件安装第31页
     ·图像处理程序的编译和运行第31-32页
     ·基于Blackfin处理器的图像处理平台的程序设计第32-33页
     ·程序编写第33-37页
     ·ADSP-BF533平台下的运行结果第37-40页
6 结论和展望第40-42页
参考文献第42-45页
ABSTRACT第45-47页
附录一第47-52页
附录二第52-59页
致谢第59页

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