| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstracts | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-15页 |
| 图目录 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-25页 |
| ·课题背景 | 第19-20页 |
| ·食品微生物检测方法研究现状 | 第20-21页 |
| ·显微镜自动检测系统的应用现状 | 第21-22页 |
| ·显微图像处理研究现状 | 第22页 |
| ·显微镜自动调焦方面的研究 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作和章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 显微图像处理的基础理论 | 第25-43页 |
| ·光学显微镜的结构和成像原理 | 第25-26页 |
| ·图像梯度分析方法及其在边缘识别中的应用 | 第26-27页 |
| ·图像分割的理论与方法 | 第27-29页 |
| ·连通域遍历方法 | 第29页 |
| ·数学形态学的基础理论 | 第29-33页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第30-31页 |
| ·常用的形态学特征 | 第31-32页 |
| ·图像中曲线的描述方法 | 第32-33页 |
| ·显微镜自动调焦方法 | 第33-36页 |
| ·显微镜调焦系统的特点和分类 | 第33-34页 |
| ·现有的指导函数 | 第34-35页 |
| ·指导函数的评价 | 第35-36页 |
| ·极值点搜索方法 | 第36页 |
| ·模式识别和神经网络基础 | 第36-40页 |
| ·类别可分性判据 | 第36-38页 |
| ·BP 神经网络 | 第38-40页 |
| ·图像的纹理特征分析方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于滤波和统计分析的二维图像特征估计的理论与方法研究 | 第43-65页 |
| ·图像的势和势场模型 | 第43-44页 |
| ·分布函数的定义 | 第44-45页 |
| ·梯度分布函数用于图像特征分析 | 第45-51页 |
| ·势场噪声模型 | 第45-46页 |
| ·势场分布函数特征分析 | 第46页 |
| ·势场分布函数测试 | 第46-49页 |
| ·GSDF 的拐点特征分析 | 第49-50页 |
| ·显微图像的 GSDF | 第50-51页 |
| ·滤波方法在图像势场估计中的应用 | 第51-55页 |
| ·势场估计的滤波方法 | 第51-53页 |
| ·势场估计算子实验性能测试 | 第53-55页 |
| ·基于统计方法的图像纹理特征分析的原理与应用 | 第55-62页 |
| ·纹理特征分析 | 第55-56页 |
| ·纹理特征的互相关函数表示 | 第56-58页 |
| ·方向性纹理互相关表示 | 第58-59页 |
| ·互相关纹理实验测试 | 第59-61页 |
| ·基于势场方向分布的纹理特征描述 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-65页 |
| 第四章 数学形态学图像处理的原理与应用研究 | 第65-87页 |
| ·Ostu 分割方法的改进 | 第65-67页 |
| ·背景标记方法的研究 | 第67-69页 |
| ·基于势场分布函数的背景标记方法 | 第68-69页 |
| ·基于纹理特征的背景标记方法 | 第69页 |
| ·基于递归的连通域遍历方法的研究 | 第69-72页 |
| ·连通域定义的扩展 | 第70页 |
| ·基于递归的连通域遍历方法 | 第70-71页 |
| ·递归遍历的几种改进 | 第71-72页 |
| ·基于内切圆的中轴变换方法及脊峰搜索方法的研究 | 第72-78页 |
| ·基于内切圆脊峰搜索的扫描方法 | 第72-73页 |
| ·基于微分信息的脊峰搜索方法 | 第73-75页 |
| ·脊峰搜索方法实验测试 | 第75-77页 |
| ·脊峰搜索在边缘识别中的应用 | 第77-78页 |
| ·基于边角长函数的形状分析理论的研究 | 第78-86页 |
| ·边角长函数表达方式的定义及计算方法 | 第79-80页 |
| ·边角长函数的基本性质 | 第80-82页 |
| ·典型图形的边角长函数 | 第82-84页 |
| ·基于边角长函数的形态学参数计算 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 显微镜自动调焦理论与方法的研究 | 第87-120页 |
| ·调焦系统的性能和评价方法 | 第87-90页 |
| ·显微镜自动调焦系统的性能 | 第87-88页 |
| ·清晰度评价函数的性能和测量方法 | 第88-90页 |
| ·单点型评价函数的面积法和面积均值法 | 第90-92页 |
| ·显微调焦系统评价函数的研究 | 第92-96页 |
| ·类间方差法 | 第92-93页 |
| ·颜色比评价函数 | 第93-96页 |
| ·图像差方法 | 第96页 |
| ·评价函数性能指标比较 | 第96-106页 |
| ·熵、方差、Roberts 算子和 Laplace 算子 | 第97-98页 |
| ·梯度系列评价函数 | 第98-100页 |
| ·高频带通法和类间方差法 | 第100-101页 |
| ·颜色比方法 | 第101-103页 |
| ·图像差法指导函数 | 第103-104页 |
| ·调焦方法的横向比较 | 第104-106页 |
| ·极值点搜索方法的研究 | 第106-114页 |
| ·基于预测迭代的搜索方法 | 第106-112页 |
| ·基于预测 PID 控制的极值点搜索过程 | 第112-113页 |
| ·预测迭代与预测 PID 方法的综合极值搜索方法 | 第113-114页 |
| ·实用的显微镜自动调焦系统研制 | 第114-117页 |
| ·调焦阶段的划分和各阶段调焦方法选择 | 第115页 |
| ·调焦过程中指导函数值的计算 | 第115-116页 |
| ·调焦系统的性能测试 | 第116-117页 |
| ·本章小结 | 第117-120页 |
| 第六章 细菌识别中显微图像处理的理论与方法的研究 | 第120-144页 |
| ·微生物快速检测系统的结构 | 第120-123页 |
| ·硬件结构 | 第120-122页 |
| ·软件系统 | 第122-123页 |
| ·系统检测流程 | 第123页 |
| ·玻片的预制过程 | 第123-125页 |
| ·显微图像颜色特征用于图像去噪和边缘识别 | 第125-129页 |
| ·背景标记方法去噪 | 第125-126页 |
| ·颜色比与小波联合去噪 | 第126-128页 |
| ·颜色比用于边缘识别 | 第128-129页 |
| ·特征提取方法的研究 | 第129-130页 |
| ·杂菌识别方法的研究 | 第130-139页 |
| ·杂菌图像特征分析及数据选择 | 第130-132页 |
| ·调焦函数的选择和背景标记方法 | 第132-133页 |
| ·杂菌图像分割方法的研究 | 第133-136页 |
| ·形态学特征计算及选择 | 第136-138页 |
| ·系统测试 | 第138-139页 |
| ·霉菌识别方法的研究 | 第139-142页 |
| ·霉菌的形状分析 | 第139-140页 |
| ·调焦方法和分割方法的选择 | 第140页 |
| ·中轴剪枝操作 | 第140-141页 |
| ·BP 神经网络分类器的设计 | 第141-142页 |
| ·系统测试 | 第142页 |
| ·本章小结 | 第142-144页 |
| 第七章 全文总结 | 第144-146页 |
| ·总结 | 第144-145页 |
| ·工作展望 | 第145-146页 |
| 参考文献 | 第146-156页 |
| 作者简介 | 第156页 |
| 攻读博士期间发表和投稿的论文 | 第156-157页 |
| 攻读博士期间参与的科研和工程项目 | 第157-159页 |
| 一、科研课题 | 第157页 |
| 二、工程项目 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159页 |