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基于联合特征PCANet的宫颈细胞图像分类识别方法研究

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基于联合特征PCANet的宫颈细胞图像分类识别方法研究
论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-15页
  1.1 课题研究背景及其意义第8-9页
  1.2 宫颈细胞数据集简介第9-11页
  1.3 宫颈细胞图像分类识别研究现状第11-12页
  1.4 深度学习在图像识别领域研究现状第12-13页
  1.5 论文研究内容以及结构第13-15页
第二章 宫颈细胞图像去噪第15-24页
  2.1 引言第15页
  2.2 理论与方法第15-20页
    2.2.1 双边滤波去噪第15-16页
    2.2.2 NLMF去噪第16页
    2.2.3 基于块组的非局部自相似性先验学习图像去噪第16-20页
  2.3 仿真实验与分析第20-23页
    2.3.1 去噪效果评价第20-21页
    2.3.2 仿真实验结果分析第21-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第3章 宫颈细胞图像增强第24-31页
  3.1 引言第24页
  3.2 理论与方法第24-27页
    3.2.1 直方图均衡第24-25页
    3.2.2 BHEASF图像增强第25-27页
  3.3 仿真实验分析第27-29页
    3.3.1 图像增强评价标准第27-28页
    3.3.2 仿真实验结果分析第28-29页
  3.4 本章小结第29-31页
第4章 宫颈细胞图像特征提取及其分类识别第31-42页
  4.1 引言第31页
  4.2 基于联合特征PCANet的特征提取及分类识别第31-37页
    4.2.1 基于联合特征PCANet的特征提取第31-34页
    4.2.2 分类器第34-37页
  4.3 仿真实验分析第37-41页
    4.3.1 图像库整理第37-38页
    4.3.2 特征提取及分类识别第38-41页
  4.4 本章小结第41-42页
第五章 基于MATLAB GUI的宫颈细胞图像分类识别系统设计第42-48页
  5.1 引言第42-43页
  5.2 系统的总体结构以及设计原则第43页
    5.2.1 系统的总体结构第43页
    5.2.2 系统的设计原则第43页
  5.3 GUI设计步骤第43-44页
  5.4 系统主界面及各模块的设计第44-47页
  5.5 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
  6.1 总结第48页
  6.2 展望第48-50页
参考文献第50-54页
攻读硕士学位期间参与的项目及取得的研究成果第54-55页
致谢第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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