| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文所研究的内容及意义 | 第13-15页 |
| ·论文研究的内容 | 第13页 |
| ·论文研究的意义 | 第13-15页 |
| 第2章 图像预处理及初步分割方法介绍 | 第15-30页 |
| ·滤波降噪 | 第15-19页 |
| ·均值滤波 | 第15-16页 |
| ·中值滤波 | 第16页 |
| ·自适应高斯滤波 | 第16-17页 |
| ·基于Mean Shift 算法的图像预处理 | 第17-19页 |
| ·图像分割 | 第19-24页 |
| ·阈值分割 | 第20-22页 |
| ·彩色图像直接分割 | 第22-24页 |
| ·边缘检测算子介绍 | 第24-28页 |
| ·Prewitt 算子 | 第24页 |
| ·Sobel 算子 | 第24-25页 |
| ·Canny 算子 | 第25-28页 |
| ·方法选取 | 第28-30页 |
| 第3章 Hough 变换的原理及应用 | 第30-38页 |
| ·Hough 变换综述 | 第30-31页 |
| ·Hough 变换的特点及应用 | 第31-32页 |
| ·典型Hough 变换 | 第32-38页 |
| ·标准Hough 变换 | 第32-35页 |
| ·广义Hough 变换 | 第35-36页 |
| ·随机Hough 变换 | 第36-38页 |
| 第4章 基于Hough 变换的尿沉渣图像中红细胞的检测 | 第38-46页 |
| ·椭圆Hough 变换的存在问题 | 第38-39页 |
| ·随机Hough 变换性能分析 | 第39-40页 |
| ·改进的随机椭圆Hough 变换在红细胞检测的应用 | 第40-46页 |
| ·算法步骤 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-46页 |
| 第5章 红细胞的识别 | 第46-57页 |
| ·模式识别 | 第46-47页 |
| ·图像特征提取 | 第47-51页 |
| ·形状特征 | 第48-49页 |
| ·纹理特征提取 | 第49-50页 |
| ·红细胞特征提取 | 第50-51页 |
| ·红细胞的识别 | 第51-57页 |
| ·BP 神经网络 | 第51-52页 |
| ·决策树 | 第52-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |