医学显微细胞图像提取和分割技术的研究与实现
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-20页 |
·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
·国内外研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
·细胞图像处理与识别 | 第12页 |
·图像技术在生物医学方面的应用 | 第12-13页 |
·显微细胞自动识别技术存在的主要问题 | 第13-14页 |
·医学显微细胞自动检测系统概述 | 第14-18页 |
·系统流程简介 | 第14-16页 |
·系统分析达到的效果 | 第16-18页 |
·本文研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
第二章 常用细胞图像提取及分割方法 | 第20-32页 |
·概述 | 第20页 |
·图像分割的含义 | 第20-21页 |
·颜色特征空间 | 第21页 |
·彩色图像分割方法 | 第21-30页 |
·直方图阈值法 | 第22-23页 |
·特征空间聚类 | 第23-25页 |
·基于区域的方法 | 第25-27页 |
·区域生长、区域分裂、合并及两者的组合 | 第25页 |
·分水岭分割方法 | 第25-26页 |
·基于随机场的方法 | 第26-27页 |
·边缘检测 | 第27-28页 |
·模糊技术 | 第28页 |
·人工神经网络 | 第28-29页 |
·基于物理模型的方法 | 第29-30页 |
·小结 | 第30-32页 |
第三章 图像预处理 | 第32-39页 |
·预处理的必要性 | 第32页 |
·空间域滤波增强 | 第32-36页 |
·概述 | 第32-33页 |
·中值滤波法 | 第33-34页 |
·实验结果分析 | 第34-36页 |
·彩色空间转换 | 第36-37页 |
·彩色空间 | 第36页 |
·HSI 彩色空间以及和 RGB 的转换 | 第36-37页 |
·灰度处理 | 第37-38页 |
·图像灰度的物理意义 | 第37页 |
·彩色空间到灰度空间的转换 | 第37-38页 |
·小结 | 第38-39页 |
第四章 图像细胞提取 | 第39-55页 |
·传统细胞提取技术及局限性 | 第39-40页 |
·传统细胞图像提取技术概述 | 第39-40页 |
·传统方法用于医用细胞图像提取遇到的困难 | 第40页 |
·本文所采用的提取算法的理论 | 第40页 |
·直方图阈值法的应用 | 第40-43页 |
·直方图介绍 | 第40-41页 |
·直方图的生成过程 | 第41-42页 |
·直方图的性质 | 第42页 |
·直方图阈值法的计算 | 第42-43页 |
·Otsu 阈值法 | 第43-45页 |
·基于图像均值信息的Otsu 方法 | 第43-44页 |
·基于图像方差信息扩展的Otsu 方法 | 第44-45页 |
·改进后的目标提取方法 | 第45-54页 |
·直方图阈值法遇到的困难 | 第45-46页 |
·本文提出的目标提取方法 | 第46-48页 |
·算法原理 | 第46-47页 |
·算法伪代码 | 第47-48页 |
·细胞提取相关代码 | 第48-52页 |
·实验结果分析 | 第52-54页 |
·小结 | 第54-55页 |
第五章 粘连细胞分割 | 第55-74页 |
·粘连分割概述 | 第55页 |
·普通分水岭算法用于粘连分割 | 第55-56页 |
·普通分水岭算法的局限性 | 第55-56页 |
·分水岭算法用于粘连分割的关键技术 | 第56页 |
·改进后的分水岭算法 | 第56-73页 |
·关键技术简介 | 第56-58页 |
·腐蚀 | 第56-57页 |
·扫描线算法 | 第57-58页 |
·改进后的算法原理与实现步骤 | 第58-62页 |
·算法原理 | 第58-62页 |
·算法实现步骤 | 第62页 |
·相关算法代码 | 第62-72页 |
·实验分析及结论 | 第72-73页 |
·小结 | 第73-74页 |
第六章 细胞信息统计及修正 | 第74-80页 |
·细胞信息统计 | 第74-77页 |
·细胞统计 | 第74-75页 |
·细胞形态统计 | 第75-76页 |
·细胞形态统计的意义 | 第75页 |
·细胞形态统计内容和方法 | 第75-76页 |
·细胞色度统计 | 第76-77页 |
·细胞修正 | 第77-79页 |
·孔洞填充 | 第77-79页 |
·细胞提取前处理 | 第78页 |
·细胞提取后修正 | 第78-79页 |
·细胞清理 | 第79页 |
·小结 | 第79-80页 |
第七章 总结 | 第80-82页 |
·对本文的总结 | 第80页 |
·对未来工作的展望 | 第80-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |