声明
摘要
1．1课题研究背景及意义
1．2国内外研究现状
1．3本文的主要工作
1．4论文章节安排
第2章黄牛卵泡超声图像预处理
2．1 BM3D去噪算法
2．2基于各向异性扩散滤波的算法
2．2．1传统各向异性扩散滤波算法
2．2．2斑点抑制各向异性扩散滤波算法
2．2．3本文提出的改进各向异性扩散滤波算法
2．3实验结果对比分析及评价
2．3．1算法评价标准
2．3．2实验结果与分析
2．4本章小结
第3章基于组合特征和SVM的牛卵泡超声图像检测
3．1传统基于边缘检测的算法
3．1．1梯度边缘检测算子
3．1．2 Canny检测算子
3．1．3传统边缘检测算子检测结果
3．2基于组合特征和SVM的牛卵泡区域检测算法实现
3．2．1图像特征提取算法
3．2．2本文提出的改进局部二值模式特征提取算法
3．2．3基于PCA的降维算法
3．2．4基于PSO优化的SVM机器学习分类算法
3．2．5基于AdaBoost的决策树强分类器的机器学习分类算法
3．2．6机器学习分类模型算法评价标准
3．3基于组合特征和SVM的牛卵泡检测实验结果分析对比
3．3．1实验过程
3．3．2实验结果分析对比
3．4本章小结
4．1本文总结
4．2展望
参考文献
致谢
附录
