细胞显微图像灰度梯度双阈值的快速分割

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 24次 | 上传用户:yushion
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本文提出了一种基于图像灰度梯度之直方图和显微细胞图像的特点的双阈值自动分割方法.根据显微细胞图像的特点,改善灰度梯度直方图,用迭代方法求出类内距离意义下的最优阈值.实验结果证明该方法具有快速、有效和准确的特点,对于实时显微细胞图像处理是十分有价值的.
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本文建立了空间直线与其透视投影的坐标关系,获得了空间两直线相交、平行、交叉、垂直及成定夹角时它们坐标之间的关系式,给出了空间直线从属于平面时直线坐标与平面坐标的约束关系,同时给出了平行的直线与平面、平面与平面的坐标关系.据此提出了基于直线解释平面立体单幅透视投影线图的理论和方法.当仅有从属关系可利用时只需解线性方程组,否则需解四次以下的非线性方程和不等式组,但可以先求解线性方程和不等式组,在此基础
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本文提出了一种寻找旋转对称图像RSI(Rotationally Symmetric Image)主方向的算法.[2,2π)内周期数为K的图像f(r,θ)具有性质f(r,θ)=g(r,Kθ),寻找图像f(r,θ)主方向归结于寻找展开图像g(r,θ)的主方向.文中就g(r,θ)所具有的各种情形作了系统的分析,并与FPA和FISSP作了比较.实验结果表明本文所提出的算法,较FPA和FISSP具有更广泛的
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本文提出了一种基于模型的线性组合目标跟踪方法.跟踪过程中把前K幅图像看作模型,用模型和当前被跟踪图像上的特征点,求出一组线性方程组的系数,再由此方程组可准确地计算出目标中各点的坐标值.该方法比传统方法有更高的跟踪稳定性,特别是有效地解决了三维目标跟踪中比例、平移和旋转不变性问题以及遮挡问题.
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本文针对复杂背景下目标的自动提取与识别这一难题,提出了一种基于知识的双特征融合多窗口结构识别算法。该算法包括粗检和细检两大步骤,即整幅图像的初步识别和感兴趣窗口内的双特征融合识别。依据一定的先验知识和准则,辅助以人工智能的手段,对复杂背景下的目标进行提取、复合、识别一条龙处理,从而达到识别出较为完整的目标的最终目的。
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