基因芯片图像的自适应增强与分割算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 基因芯片图像处理国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基因芯片图像预处理的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基因芯片图像样点分割的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 现有研究存在的问题分析 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基因芯片图像处理概述 | 第16-30页 |
| 2.1 基因芯片简介 | 第16页 |
| 2.2 基因芯片的制备与分析 | 第16-19页 |
| 2.2.1 基因芯片的分类 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基因芯片的制备方法 | 第17页 |
| 2.2.3 基因芯片的分析 | 第17-19页 |
| 2.3 基因芯片图像预处理 | 第19-25页 |
| 2.3.1 图像获取 | 第19-20页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第20页 |
| 2.3.3 非局部均值滤波 | 第20-22页 |
| 2.3.4 BM3D滤波去噪 | 第22-24页 |
| 2.3.5 灰度变换法 | 第24-25页 |
| 2.3.6 直方图均衡化 | 第25页 |
| 2.4 基因芯片图像网格定位 | 第25-27页 |
| 2.5 基因图像样点分割方法概述 | 第27-29页 |
| 2.5.1 图像分割概述 | 第27-28页 |
| 2.5.2 传统基因图像分割软件 | 第28-29页 |
| 2.5.3 基于分类的图像分割 | 第29页 |
| 2.5.4 基于聚类的图像分割 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基因芯片图像的自适应预处理 | 第30-46页 |
| 3.1 基因芯片图像质量分析 | 第30-33页 |
| 3.1.1 基因图像质量 | 第30-32页 |
| 3.1.2 基因图像噪声类别 | 第32-33页 |
| 3.2 基于噪声类别评估的自适应去噪 | 第33-37页 |
| 3.2.1 同质区域获取 | 第33页 |
| 3.2.2 肯德尔相关系数计算 | 第33-34页 |
| 3.2.3 噪声水平函数建模 | 第34-35页 |
| 3.2.4 噪声水平函数模型求解 | 第35-36页 |
| 3.2.5 基于噪声参数的自适应去噪 | 第36-37页 |
| 3.3 自适应去噪结果分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 主观定性对比 | 第37-39页 |
| 3.3.2 去噪结果定量分析 | 第39-41页 |
| 3.4 基因图像自适应对比度增强 | 第41-44页 |
| 3.4.1 基因芯片图像对比度分析 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于背景值估计的改进直方图均衡化 | 第43-44页 |
| 3.5 对比度增强结果分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基因芯片图像样点分割 | 第46-74页 |
| 4.1 聚类初始聚类中心的选择 | 第47页 |
| 4.1.1 聚类的初始聚类中心 | 第47页 |
| 4.1.2 初始聚类中心的改进 | 第47页 |
| 4.2 基因芯片图像特征定义及提取 | 第47-50页 |
| 4.2.1 特征的定义 | 第48-49页 |
| 4.2.2 特征的提取 | 第49-50页 |
| 4.3 基于模糊C均值聚类的基因芯片图像分割 | 第50-53页 |
| 4.4 基因图像分割结果自适应调整 | 第53-54页 |
| 4.5 信号提取及分析 | 第54-57页 |
| 4.5.1 信号提取 | 第54-56页 |
| 4.5.2 数据表达 | 第56-57页 |
| 4.6 基因芯片图像数据集 | 第57-60页 |
| 4.6.1 模拟数据集 | 第57-59页 |
| 4.6.2 真实数据集 | 第59-60页 |
| 4.7 图像分割结果分析 | 第60-73页 |
| 4.7.1 图像分割效果评价指标 | 第60-61页 |
| 4.7.2 全局主观定性分析 | 第61-62页 |
| 4.7.3 全局客观定量分析 | 第62-68页 |
| 4.7.4 局部分析 | 第68-72页 |
| 4.7.5 仿真图像分割结果 | 第72-73页 |
| 4.8 本章总结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 硕士期间科研成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
