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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
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