【摘 要】
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该文郑重研究细胞图像的纹理特征提取.在对传统的纹理分析方法作了系统的综述之后,建立了肺癌细胞图像特征抽取的方法和算法,最后提出了一种基于小波多尺度分析的细胞图像纹
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该文郑重研究细胞图像的纹理特征提取.在对传统的纹理分析方法作了系统的综述之后,建立了肺癌细胞图像特征抽取的方法和算法,最后提出了一种基于小波多尺度分析的细胞图像纹理特征分析方法.肺癌细胞形态十分复杂,我们采用数学形态学的多种逻辑运算和灰度梯度法,并建立高分辨率掩模数字图像扫描方法.该方法可有效地抑制图像中的噪声和干扰,并较好地保持图像的清晰度.应用表明该方法提高了肺癌细胞的分析速度和精度,获得了六种类型肺癌细胞形态的量化结果.该研究为肺癌细胞自动识别的研究提供了一种新技术手段.针对植物染色体高分辨纹理的形态和结构特点,提出基于小波的纹理分析方法.利用小波的多尺度特性,在各个尺度的细节图像上提取纹理特征.研究了这种纹理表示中,小波基的选取问题,给出了选取的原则;提出采用简单的一阶统计量来快速提取纹理特征;尝试小波神经网络进行特征分类;在此基础上,给出了一套新的纹理特征提取方案.
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