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基于图像处理的细胞和金标检测算法及工程实现
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-14页
·课题研究背景及意义
第9-11页
·国内外研究状况及未来发展趋势
第11-12页
·模式识别在图像处理中的应用
第12页
·本文研究内容及组织结构
第12-14页
2 图像预处理和边缘检测算法
第14-29页
·滤波降噪
第14-20页
·均值滤波模型
第14页
·中值滤波模型
第14-15页
·高斯滤波模型
第15-16页
·HSI选取阈值二值化
第16-17页
·图像形态变换
第17-20页
·孔洞填充
第18-19页
·图像腐蚀
第19-20页
·经典边缘检测算子及其改进
第20-26页
·Sobel(索贝尔)边缘检测算子
第20-22页
·Canny(坎尼)边缘检测算子
第22-25页
·Roberts(罗伯茨)边缘检测算子
第25-26页
·Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子
第26页
·本章小结
第26-29页
3 平台设计与实现
第29-49页
·系统总体设计
第29-33页
·平台架构设计
第29-32页
·系统的工作流程
第32-33页
·平台功能设计和实现
第33-42页
·标本图像平滑的设计与实现
第33-35页
·标本图像二值化的设计与实现
第35-36页
·标本图像形态变化的设计与实现
第36-38页
·标本图像细胞检测的设计与实现
第38-42页
·金标检测
第42-47页
·Hough检测线段类型法
第42-44页
·颜色检测法
第44-47页
·本章小结
第47-49页
4 平台分析与评价
第49-55页
·细胞图像平滑分析与评价
第49-50页
·图像特征提取效果分析与评价
第50-51页
·图像边缘特征提取效果分析与评价
第51-52页
·细胞检测准确性分析与评价
第52-54页
·本章小结
第54-55页
5 总结与展望
第55-56页
·总结
第55页
·展望
第55-56页
附录
第56-57页
参考文献
第57-61页
致谢
第61页
论文编号
BS2382778
,这篇论文共
61
页
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21.35
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