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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

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