精子序列图像超长时间跟踪方法研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 精子目标检测与识别 | 第12页 |
| 1.2.2 精子运动轨迹跟踪 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构和创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 精子目标的提取与检测 | 第15-26页 |
| 2.1 帧间差分法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 帧间差分法原理与算法流程 | 第15-16页 |
| 2.1.2 实验结果与分析 | 第16-19页 |
| 2.2 背景差分法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 背景差分法原理与算法流程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 实验结果与分析 | 第20-22页 |
| 2.3 阈值分割法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 最大类间方差法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 杂质去除 | 第26-35页 |
| 3.1 基于面积特征的杂质去除 | 第26-29页 |
| 3.1.1 获取面积范围 | 第27-28页 |
| 3.1.2 实验结果分析 | 第28-29页 |
| 3.2 基于形状因子特征的杂质去除 | 第29-31页 |
| 3.2.1 获取形状因子 | 第29-30页 |
| 3.2.2 实验结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3 基于支持向量机的杂质去除 | 第31-34页 |
| 3.3.1 支持向量机简介 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 预测跟踪方法 | 第35-52页 |
| 4.1 运动模型建立 | 第35-37页 |
| 4.2 最大距离预测法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 最近邻搜索法 | 第37页 |
| 4.2.2 探测窗口选择 | 第37-38页 |
| 4.2.3 最大距离预测法 | 第38-41页 |
| 4.2.3.1 运动方向码 | 第38-39页 |
| 4.2.3.2 搜索邻域 | 第39-40页 |
| 4.2.3.3 最大距离预测法原理 | 第40-41页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 4.3 精子干扰排除实验研究 | 第43-48页 |
| 4.3.1 判断窗口内精子有无 | 第43-44页 |
| 4.3.2 跟丢补偿 | 第44-45页 |
| 4.3.3 判断跟踪窗内目标的运动情况 | 第45页 |
| 4.3.4 精子干扰排除法 | 第45-48页 |
| 4.3.4.1 不动精子排除运动精子方法 | 第45-46页 |
| 4.3.4.2 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 4.3.4.3 运动精子排除不动精子方法 | 第47-48页 |
| 4.3.4.4 实验结果分析 | 第48页 |
| 4.4 预测方法在单目标跟踪中的应用 | 第48-51页 |
| 4.4.1 跟踪算法步骤与流程 | 第49-50页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 测试系统与设计 | 第52-58页 |
| 5.1 系统需求 | 第52-53页 |
| 5.2 系统功能与设计 | 第53-54页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
