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