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第1章 自动阅片系统结构及关键技术1

1.1 细胞图像采集3

1.2 光照补偿4

1.3 细胞图像分割5

1.4 细胞图像识别6

1.5 本章小结7

参考文献7

第2章 细胞图像采集8

2.1 引言8

2.2 相关技术概述11

2.2.1 光学成像系统原理11

2.2.2 自动聚焦方法13

2.3 一种新的显微镜快速聚焦方法15

2.3.1 现有的清晰度评价函数16

2.3.2 新提出的清晰度评价函数18

2.3.3 变步长爬山法21

23.4 实验与分析22

2.4 基于图像清晰度识别的快速扫描方法24

2.4.1 引言25

2.4.2 基于清晰度识别的快速聚焦扫描方法26

2.4.3 实验与分析31

2.5 基于多点聚焦的快速扫片方法40

2.5.1 引言40

2.5.2 三点聚焦快速扫片方法41

2.5.3 改进的多点聚焦快速扫片方法42

2.5.4 实验与分析44

2.6 本章小结45

参考文献46

第3章 光照补偿50

3.1 引言50

3.2 现有的光照补偿方法50

3.2.1 灰度变换法50

3.2.2 同态滤波方法51

3.2.3 Retinex算法51

3.2.4 基于梯度域的增强方法52

3.2.5 基于反锐化掩模的增强方法53

3.3 DNA倍体分析技术与朗伯比尔定律53

3.4 技术路线56

3.4.1 方法流程56

3.4.2 图像采集57

3.4.3 分块阈值分割57

3.4.4 背景填充57

3.4.5 平滑58

3.4.6 偏差估计与补偿58

3.5 实验方案结果对比60

3.5.1 实验设置61

3.5.2 实验效果61

3.5.3 实验与分析63

3.6 本章小结65

参考文献65

第4章 细胞图像分割67

4.1 引言67

4.2 相关技术概述70

4.2.1 DNA倍体分析技术原理70

4.2.2 图像分割技术72

4.2.3 GMM模型74

4.2.4 图像修复方法75

4.3 复杂背景下的宫颈细胞核分割方法76

4.3.1 基于参数自适应的局部阈值法76

4.3.2 分水岭算法的优化77

4.3.3 粗分割算法78

4.3.4 实验与分析79

4.4 基于识别的细胞精细分割方法84

4.4.1 分类器训练85

4.4.2 精细分割87

4.4.3 细胞核分割算法88

4.4.4 实验与分析89

4.5 重叠细胞分割中异常区域的重构95

4.5.1 引言95

4.5.2 模型训练96

4.5.3 算法实现98

45.4 实验与分析101

4.6 本章小结105

参考文献106

第5章 细胞图像识别110

5.1 引言110

5.2 宫颈细胞图像的细胞学基础112

5.2.1 获取宫颈细胞113

5.2.2 宫颈细胞分类114

5.2.3 宫颈细胞图像识别方法框架115

5.3 宫颈细胞图像预处理及分割方法117

5.3.1 图像增强方法117

5.3.2 宫颈细胞图像滤波方法121

5.3.3 宫颈细胞图像分割方法123

5.3.4 实验与分析126

5.4 图像特征提取与选择129

5.4.1 宫颈细胞图像特征提取129

5.4.2 NF特征集合129

5.4.3 PF特征集合132

5.4.4 ReliefF算法133

5.4.5 实验与分析135

5.5 两阶段宫颈细胞图像分类器137

5.5.1 两级分类器融合138

5.5.2 实验与分析140

5.6 基于随机性的成团细胞核图像合成方法144

5.6.1 细胞类别划分144

5.6.2 合成方案144

5.6.3 实验与分析150

5.7 本章小结154

参考文献155