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1、斑馬魚是生命科學(xué)研究領(lǐng)域中一種寶貴的模式脊椎動(dòng)物。斑馬魚胚胎圖像的形態(tài)學(xué)特征是判斷斑馬魚胚胎細(xì)胞發(fā)育是否健康的重要依據(jù),對疾病建模和藥物發(fā)現(xiàn)研究來講具有重要的意義。傳統(tǒng)的斑馬魚胚胎圖像的特征量化分析依靠人工分析為主,工作量大,而且準(zhǔn)確度也不高。因此,研究自動(dòng)的圖像分析方法來幫助研究人員對這些圖像進(jìn)行分析具有重要的意義。本文設(shè)計(jì)了一套可靠有效的方法,能夠?qū)Π唏R魚胚胎圖像尾部彎曲程度信息進(jìn)行量化描述。 首先,針對斑馬魚胚胎圖像的特點(diǎn)
2、,設(shè)計(jì)了如下的分割算法,基于邊緣信息,形態(tài)學(xué)方法,利用輪廓跟蹤提取斑馬魚胚胎主輪廓。實(shí)驗(yàn)證明,本文設(shè)計(jì)的分割算法能夠得到正確的分割效果。 其次,采用了基于主曲線思想的主圖算法來生成斑馬魚胚胎圖像的骨架線。為了增加算法的魯棒性,本文設(shè)計(jì)了一種基于距離場的不規(guī)則圓形檢測方法用于去除斑馬魚胚胎的頭部骨架線,并且針對傳統(tǒng)最小二乘直線擬合算法在對尾部骨架線進(jìn)行直線擬合時(shí)會出現(xiàn)的問題,設(shè)計(jì)了解決方法,并且設(shè)計(jì)了一種復(fù)雜度更低的基于PCA的直
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