粪便中有型成分显微图像的自动识别技术研究

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粪便中有型成分显微图像的自动识别技术研究

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粪便中有型成分显微图像的自动识别技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-15页
1.1 研究的背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 本论文的主要研究内容	第13-15页
第二章显微图像的预处理	第15-29页
2.1 数字图像基础	第15-16页
2.2 图像平滑	第16-18页
2.2.1 平滑线性滤波	第16-17页
2.2.2 统计排序滤波	第17-18页
2.3 图像分割	第18-21页
2.3.1 图像的分割方法	第18-19页
2.3.2 阈值的选取与二值化	第19-21页
2.4 数学形态学	第21-26页
2.4.1 数学形态学的基本运算	第21-24页
2.4.2 灰度图像形态学	第24-26页
2.5 连通区域标记	第26-28页
2.6 本章小结	第28-29页
第三章人工神经网络原理	第29-47页
3.1 人工神经网络简介	第29-31页
3.1.1 人工神经网络概述	第29-30页
3.1.2 生物神经元系统	第30-31页
3.2 人工神经网络基本理论	第31-39页
3.2.1 人工神经元模型	第31-32页
3.2.2 转移函数	第32-34页
3.2.3 人工神经网络模型	第34-37页
3.2.4 神经网络的学习方法	第37-39页
3.3 BP神经网络	第39-46页
3.3.1 BP神经网络的原理	第39-43页
3.3.2 BP神经网络的执行步骤	第43-45页
3.3.3 BP神经网络的缺点及改进	第45-46页
3.4 本章小结	第46-47页
第四章粪便中有型成分图像特征提取	第47-64页
4.1 有型成分的特征	第47-48页
4.1.1 霉菌的形态特性	第47页
4.1.2 夏科雷登晶体的形态特征	第47-48页
4.2 基本形态特征	第48-53页
4.2.1 基本几何形态特征	第48-50页
4.2.2 椭圆拟合形态特征	第50-53页
4.3 圆形数量	第53-56页
4.3.1 模板匹配	第53-54页
4.3.2 聚类分析	第54-56页
4.4 凹点数量	第56-58页
4.4.1 图像的轮廓跟踪	第56-57页
4.4.2 凹点检测	第57-58页
4.5 菱形宽度比	第58-63页
4.6 本章小结	第63-64页
第五章算法设计与实验结果	第64-76页
5.1 算法设计流程	第64页
5.2 基于多层图像的阈值分割	第64-66页
5.3 基于BP神经网络的自动识别	第66-70页
5.3.1 有型成分特征数据的提取	第66-68页
5.3.2 神经网络的设计与训练	第68-69页
5.3.3 实验结果及分析	第69-70页
5.4 图像算法的加速	第70-74页
5.4.1 CUDA及并行运算简介	第70-73页
5.4.2 图像处理算法的并行设计	第73-74页
5.4.3 实验结果及分析	第74页
5.5 本章小结	第74-76页
第六章总结与展望	第76-78页
6.1 本文的主要工作	第76页
6.2 进一步工作的展望	第76-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-83页
攻读硕士学位期间取得的成果	第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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