| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的目的和意义 | 第9页 |
| ·医学图像分割及匹配方法的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·图像分割技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·图像匹配技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·胃上皮细胞图像概括 | 第12-14页 |
| ·本论文的主要内容和结构 | 第14-16页 |
| 第二章 医学显微图像匹配及分割方法概述 | 第16-21页 |
| ·匹配特征概述 | 第16-17页 |
| ·点特征 | 第16页 |
| ·线特征 | 第16页 |
| ·面特征 | 第16页 |
| ·纹理特征 | 第16-17页 |
| ·颜色特征 | 第17页 |
| ·本文采用的匹配方法 | 第17页 |
| ·分割方法概述 | 第17-19页 |
| ·基于统计的分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第18页 |
| ·基于区域增长分割技术 | 第18页 |
| ·一些新方法 | 第18-19页 |
| ·本文采用的分割算法 | 第19-21页 |
| 第三章 基于SIFT算法的图像匹配 | 第21-26页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·SIFT 算法 | 第21-24页 |
| ·尺度空间 | 第21-22页 |
| ·空间极值点 | 第22页 |
| ·确定参数 | 第22-23页 |
| ·极值点位置 | 第23页 |
| ·方向分配 | 第23-24页 |
| ·描述子生成 | 第24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-26页 |
| 第四章 基于改进Mean Shift算法的图像分割及细胞跟踪 | 第26-42页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·本课题应用在胃上皮细胞图像上的分割方法 | 第26-28页 |
| ·肿瘤显微细胞图像预处理 | 第28-29页 |
| ·基于改进 Mean Shift 算法图像分割 | 第29-33页 |
| ·图像分割 | 第29-30页 |
| ·传统的Mean Shift 算法 | 第30页 |
| ·改进的Mean Shift 算法 | 第30-32页 |
| ·选择高斯核函数的意义 | 第32-33页 |
| ·分割实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·细胞提取 | 第34-39页 |
| ·细胞区域标号 | 第35页 |
| ·边界提取 | 第35-37页 |
| ·定位细胞核和细胞浆 | 第37-39页 |
| ·跟踪实验分析 | 第39-40页 |
| ·跟踪结论与评价 | 第40页 |
| ·结束语 | 第40-42页 |
| 第五章 算法在肿瘤诊断病理分析系统的应用 | 第42-53页 |
| ·肿瘤诊断病理分析系统介绍 | 第42-47页 |
| ·开发环境 | 第42-43页 |
| ·系统功能介绍 | 第43-47页 |
| ·分割算法在肿瘤诊断病理分析系统的应用 | 第47-52页 |
| ·细胞参数获取 | 第48-51页 |
| ·本文分割算法应用 | 第51-52页 |
| ·结束语 | 第52-53页 |
| 第六章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |