宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

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小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学 工具，是继 110 多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破，无论是对古老的 自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。 小波理论是应用数学的一个新领域。要深入理解小波理论需要用到比较多的数学知识

实习 1 航空像片比例尺测定 实习 2 立体观察练习 实习 3 利用反光镜测定像点高程差 实习 4 遥感图像的光学合成原理 实习 5 认识遥感图象处理软件（ ERDAS IMAGINE8.31 ）及数据输入输出 实习 6 遥感图像增强处理（ 2 ）辐射增强处理 实习 7 地质地貌实习 实习 8 植被判读实习 实习 9 扫描图像判读 实习 10 热红外像片判读 实习 11 航空像片的判读 实习 12 遥感图象分类（ 1 ）非监督分类与监督分类 实习 13 遥感图象分类（ 2 ）监督分类

5.1二维数据曲线图 5.2其他二维图形 5.3隐函数绘图 5.4三维图形 5.5图形修饰处理 5.6图像处理与动画制作

5.1二维数据曲线图 5.2其他二维图形 5.3隐函数绘图 5.4三维图形 5.5图形修饰处理 5.6图像处理与动画制作

第2章 MATLAB语言程序设计基础 一、MATLAB程序设计语言基础 二、基本数学运算 三、MATLAB语言的流程结构 四、函数的编写与调试 五、二维图形绘制 六、三维图形绘制 七、图像处理简介

小波分析是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种 数学工具。它是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破,无论是对 古老的自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

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