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文檔簡(jiǎn)介
1、在圖像處理技術(shù)用于蟲卵圖像處理時(shí),受到諸多因素的影響。人工分辨缺乏客觀性、穩(wěn)定性和精確性,處理能力完全取決于研究人員的經(jīng)驗(yàn),并且得到的標(biāo)本、數(shù)據(jù)和結(jié)果不便于存儲(chǔ)、再現(xiàn)和查找,所以這種處理方式不能夠很好地適應(yīng)現(xiàn)代信息化處理發(fā)展的要求。生物醫(yī)學(xué)圖像處理同樣隨之發(fā)展成為這一技術(shù)領(lǐng)域十分重要的一個(gè)部分。圖像處理的核心技術(shù)是圖像分割,然而相異圖像的分割方法沒有統(tǒng)一的方法可尋,圖像分割目前仍是一個(gè)十分熱門研究的問(wèn)題。
本文針對(duì)蟲卵圖像分割
2、方法進(jìn)行研究,尋找適合這種圖像的分割方法,最終實(shí)現(xiàn)蟲卵圖像的有效分割。
1.分析蟲卵圖像特性,針對(duì)蟲卵二值圖像設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)濾波器,消除雜質(zhì)及噪聲的影響。為后續(xù)處理打下基礎(chǔ)。
2.認(rèn)真學(xué)習(xí)分水嶺算法基本原理,針對(duì)蟲卵圖像單粘連特性,提出了基于邊界脊線標(biāo)記的蟲卵圖像分割方法。在分水嶺算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理基礎(chǔ)上,提取粘連邊界脊線標(biāo)記進(jìn)而能夠快速準(zhǔn)確分割單粘連蟲卵圖像。實(shí)驗(yàn)表明,此方法對(duì)單粘連蟲卵圖像較為適用。
3.
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