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基于模板匹配的显微细胞图像分割算法的研究和改进

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基于模板匹配的显微细胞图像分割算法的研究和改进
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-21页
  1.1 显微细胞图像分割概述第9-18页
    1.1.1 细胞图像获取及处理流程第9-11页
    1.1.2 细胞图像分割的特点第11-12页
    1.1.3 研究现状第12-15页
    1.1.4 评价指标第15-18页
  1.2 本文研究背景及意义第18-19页
  1.3 本文的主要工作与内容安排第19-20页
  1.4 本章小结第20-21页
2 TM显微细胞图像分割算法第21-34页
  2.1 相关技术介绍第21-24页
    2.1.1 归一化互相关(NCC)第21-22页
    2.1.2 水平集方法第22-23页
    2.1.3 主成分分析方法第23-24页
  2.2 算法实现流程第24-29页
    2.2.1 学习阶段第25-28页
    2.2.2 分割阶段第28-29页
  2.3 实验与结果分析第29-33页
    2.3.1 数据采集第29页
    2.3.2 实验装置第29-30页
    2.3.3 定性评价第30-32页
    2.3.4 定量评价第32-33页
  2.4 本章小结第33-34页
3 基于模板集精简的改进TM算法第34-45页
  3.1 TM算法的模板集中存在冗余模板原因分析第34-35页
  3.2 改进算法技术思路第35-39页
  3.3 模板集精简算法第39-41页
    3.3.1 形状特征提取第40页
    3.3.2 相似性度量第40页
    3.3.3 冗余模板剔除第40-41页
  3.4 实验与结果分析第41-44页
  3.5 本章小结第44-45页
4 基于平均模板匹配和种子点最优位置选取的改进TM算法第45-55页
  4.1 改进算法的技术思路第45-47页
  4.2 改进算法的核心步骤第47-48页
    4.2.1 平均模板产生模板集第47-48页
    4.2.2 种子点最优位置选取第48页
  4.3 实验与结果分析第48-54页
  4.4 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
  5.1 本文工作总结第55-56页
  5.2 后续研究工作展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
  附录A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第62页

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