| 1 引言 | 第1-19页 |
| ·数字图像处理概述 | 第6-9页 |
| ·本课题研究的意义 | 第9-15页 |
| ·国内外生物医学图像处理的研究进展 | 第15-18页 |
| ·论文研究内容和安排 | 第18-19页 |
| 2 图像预处理 | 第19-28页 |
| ·频域去噪 | 第19-20页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第20-23页 |
| ·图像去噪效果评价 | 第23-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 基于小波变换的骨髓细胞图像分割 | 第28-50页 |
| ·小波变换的发展概况及基本理论 | 第28-33页 |
| ·基于空间尺度滤波与多分辨率分析的分割算法 | 第33-39页 |
| ·基于小波与模糊聚类分析的分割算法 | 第39-45页 |
| ·基于二维连续小波变换的细胞图像分割 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 4 基于数学形态学的骨髓细胞图像分割 | 第50-74页 |
| ·数学形态学的基本理论 | 第50-55页 |
| ·基于数学形态学的一种细胞图像分割方法 | 第55-59页 |
| ·基于分水岭算法的骨髓细胞分割 | 第59-62页 |
| ·基于多尺度梯度算子与 SNAKE 的细胞图像分割 | 第62-71页 |
| ·基于均值移动模型与形态学的分割 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 5 基于分形学的骨髓细胞图像分割 | 第74-85页 |
| ·分形学的基本概念与基本理论 | 第74-76页 |
| ·算法实现 | 第76-83页 |
| ·小结 | 第83-85页 |
| 6 基于遗传算法的骨髓细胞图像分割 | 第85-98页 |
| ·遗传算法的基本概念与基本理论 | 第85-88页 |
| ·标准遗传算法与聚类分析 | 第88-91页 |
| ·基于熵的聚类遗传算法 | 第91-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 7 结论 | 第98-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-113页 |
| 作者简介 | 第113页 |