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第1章 绪论 1

1.1红细胞机理与形状特征 1

1.2扫描电子显微镜成像原理 4

1.3红细胞图像处理研究综述 6

1.4本书主要研究内容 11

第2章VXL概述 14

2.1 Linux Ubuntu操作系统 14

2.2 CMake 14

2.3 VXL简介 15

2.4 VXL的几个核心库简述 16

2.4.1 vnl数字化容器 16

2.4.2 vil图像管理类库 17

2.4.3 vgl几何图形类库 17

2.4.4 vsl数据流输入／输出类库 17

2.5 VXL安装与配置 18

2.6 VXL库在计算机视觉中的简单应用 18

2.6.1 VXL用于数学形态学操作 19

2.6.2 VXL用于基本图像处理运算 27

2.6.3 VXL用于实现图像处理中的算法和数据结构 29

第3章 边界轮廓跟踪与细胞图像提取 39

3.1图像预处理 39

3.2轮廓跟踪 40

3.3细胞图像提取 45

3.4边界轮廓数据存储与访问的XML解析器Expat 49

3.5附录：区域生长算法实现代码 50

3.6附录：用于XML保存数据与解析的参考代码 55

第4章 医学图像SFS三维重建 59

4.1 Shape from X 59

4.2基于线性逼近的IRE求解 61

4.2.1泰勒展开[40] 61

4.2.2雅可比迭代[41] 62

4.3 SEM成像条件下的明暗度恢复重建 63

4.3.1光照模型 63

4.3.2 SFS与1RE 65

4.3.3 SEM红血细胞图像 65

4.4线性逼近方法求解IRE 66

4.4.1线性逼近[43] 66

4.4.2 SEM成像条件下的线性逼近 67

4.5其他 69

4.6附录：主要代码 69

第5章 微分几何与红细胞图像曲率计算 73

5.1最小二乘法 73

5.2多项式拟合 74

5.3高斯消去法 75

5.4曲面定义与曲率[47] 77

5.4.1曲面的第一基本形式 77

5.4.2曲面的第二基本形式 78

5.4.3曲面上的曲率 78

5.5曲面拟合与曲率计算 80

5.6曲率计算的自适应方法 85

5.6.1自适应算法求解 85

5.6.2函数描述 85

5.6.3算法流程图与伪代码描述 87

5.6.4结果分析 89

5.7附录：主要代码 93

第6章 基于曲面拟合的医学图像表面分割 102

6.1常用的图像分割算法简介 102

6.1.1区域分割 103

6.1.2边缘检测 103

6.2曲率计算与初始分割 104

6.2.1数字曲面的导数计算[52] 105

6.2.2基于曲率的曲面类型划分 106

6.3多尺度二元多项式曲面拟合分割 108

6.3.1自适应多尺度曲面函数的拟合思想 108

6.3.2算法描述 111

6.3.3分割结果 117

6.4附录：主要代码 122

参考文献 136