基于数学形态学的红细胞计数算法

提出一种基于二值数学形态学的显微血红细胞计数方法.对细胞图像依次进行灰度化、二值化、形态学处理,最后进行细胞数量统计.实验结果表明:该计数算法能使图像中的红细胞被有效地识别出来,与人工计数的结果比较,该方法误差在控制2%以内,这有助于提高显微细胞检测的工作效率.     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

红细胞形态特征的计算机图像处理研究

比较传统人工细胞形态观察和定量的操作方式，介绍了基于计算机图像处理和分析技术的有关红细胞形态特征定量的研究成果．并且展现了一套适用范围广、可作为红细胞图像的形态描述或细胞分类的图形特征参数——圆周率．同时，基于圆周率提供了一些较为适用的细胞形态特征值的算法(比如，多定位的图像获取、红细胞胞体形态的自动识别，以及对其进行的分类算法)．红细胞形态的算法或程序都基于VC ，不过该程序也可运用于其他用途．红细胞的染色采用瑞氏法(亚甲基蓝咿红)．介绍的红细胞形态计算机处理方法可提供有效的半自动红细胞形态特征的统计分析，可描述出群体细胞形态特征的分布曲线或不同细胞形状比率的数据．     

基于灰度图像及其纹理特征的车牌定位算法

车牌定位技术是车辆牌照识别系统和智能交通系统的关键技术之一,基于灰度图像的车牌定位算法,通过利用车牌的纹理特征,实现车牌定位.该算法就图像灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘增强、水平及垂直投影定位的方法进行了详细阐述,并根据实验结果对算法的准确性进行了说明.     

一种基于列扫描灰度差异的快速目标识别定位算法

以动态连续图像的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速的目标识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，同时研究了灰度峰谷点的特征，使该算法不仅可以快速地识别出简单的目标，而且可以快速地识别出比较复杂的目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

基于模式识别与灰度共生矩阵的神经元图像分类

为了实现自动高效且结果准确的生物神经元识别,提出一种基于模式识别与图像灰度共生矩阵特征的神经元自动分类方法。该方法通过对生物神经元图像预处理,计算图像的灰度共生矩阵,统计各图像灰度共生矩阵属性值的平均值和标准差,构建生物神经元类别的特征空间,利用模式识别中的人工神经网络方法建立特征空间与神经元类别之间的映射关系。采用收集的160幅生物神经元图像对该方法进行实验分析,测试集的识别正确率达93.8%。研究结果表明,结合模式识别与图像灰度共生矩阵特征的生物神经元图像自动分类方法具有较高的准确性与可靠性。     

一种基于Matlab 的血红细胞计数的工程方法

提出了一种简便的血红细胞计数的工程方法,对血液图像依次进行灰度化、二值化、中值滤波、逻辑运算、形态学处理、细胞边界识别,最后进行了细胞数目统计． 实验结果表明: 这种改进的方法能使血液图像中的红细胞被有效地分割出来,成功地解决了目标粘连现象对后续分析、测量产生的干扰问题,算法基于Matlab平台,语言简便可行.与分水岭算法及基于ImageJ 软件的人工计数的结果比较,该方法的统计结果更准确,误差在5%以内,是一种有效的工程图像处理方法．     

基于图像特征的智能肺癌识别

提出一种基于图像特征进行计算机辅助医学诊断的智能算法。该算法使用神经网络技术有效地从彩色细胞切片图像中识别出肺癌细胞。首先，通过图像预处理和图像分割技术提取出切片图像中细胞的形状和颜色特征。接着，将这些图像特征输入训练好的肺癌分类识别神经网络，智能地识别出肺癌细胞。     

基于Radon和Fourier-Mellin变换的物体几何不变性分析

本文提出一种具有高容噪能力并且对灰度和二值图像都适用的平移、尺度与旋转不变性分析方法,该算法在对图像进行坐标变换后,利用Radon变换将目标图像转换到投影空间,组成投影矩阵,然后对投影矩阵进行Fourier-Mellin变换,最后从变换矩阵中提取不变特征、进行目标图像的分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变性分析方法相比,该算法克服了以往方法的不足,对灰度和二值图像的不变性识别都适用,并且本算法对噪声的鲁棒性强;对灰度图像的识别率高;可以达到理想的分类效果。     

基于个体特征和纹理特征的视频人数统计算法

视频人数统计利用视频图像特征,通过监测公共场所中的人群密度,可防止公共场所人群拥堵,确保行人安全.提出一种改进的视频人数统计算法,对于中低密度人群,利用个体特征法实现人数统计,对于高密度人群,利用纹理特征法实现人数统计.使用提出的算法,设计了视频人数统计系统,分别对多组视频进行了测试,测试结果表明该算法误差较低.     

基于计盒维数和多小波的静脉图像特征提取

为提高静脉识别过程中的特征匹配速度,提出了一种基于计盒维数全局特征和多小波的局部特征提取方法.该方法首先采用基于计盒维数法的特征提取技术来提取静脉纹理粗糙度特征作为全局特征,然后通过多小波分解来提取静脉图像的局部特征,分别提出了一维系数编码和多尺度量化编码的方法来描述静脉局部特征.对已有静脉图像的实验表明,提出的特征提取方法有效,并使相应匹配算法识别的准确率得到了提高.     

大鲵的血液学观察

本文应用血细胞计数法和瑞氏染色法首次记述了大鲵(Andrias davidianus)血细胞的数目和形态特征。红细胞的平均值为7.6×10~4/mm~3,白细胞的平均值为1.9x 10~3/mm~3。除大鲵红细胞胞质中含有一团嗜碱性颗粒外,血细胞的一般形态特征和其它脊椎动物相类似。文中就大鲵与其它两栖动物进行比较并从进化角度作了讨论。     

汇编语言程序相似性检测混合算法

根据汇编语言自身的特点,提出了结合属性计数和结构度量技术的相似性检测混合算法.在该方法中,将程序段的数目、子程序定义和调用的次数、循环指令loop出现的次数、转移指令出现的次数作为结构信息,73个使用频率较高的关键字作为属性信息.在从汇编语言程序中提取这些信息后,利用卡方检验来判断2个程序的相似性.实验结果表明,从混合...     

一种修正的基于临界平面多轴循环计数法

进行多轴随机载荷下的结构疲劳寿命分析时,需选择合适的循环计数方法提取损伤事件.结合疲劳寿命预测方法中的临界平面法,对Langlais多轴循环计数法进行了讨论,并在此基础上完成了对Langlais多轴循环计数法的修正.修正后的多轴循环计数法可以精确地考虑到1个主通道循环内辅助通道的全部载荷信息;同时发展了修正Langlais法新的实现方法,可以用于封闭曲面法计算有效载荷;对三点雨流计数法的循环计数起始点选择进行了改进,提高了循环计数效率.     

单细胞RNA-seq数据缺失元素补全算法

基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题,  避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性.     

单细胞RNA-seq数据缺失元素补全算法

基于非负矩阵分解模型, 提出一种新的数据补全算法. 该算法通过循环遍历确定最佳构造矩阵和rank值, 解决了单细胞转录组测序(RNA-seq)数据中存在缺失值的问题,  避免了由于单细胞测序深度不足对细胞分型分析的影响. 在慢性粒细胞白血病单细胞测序数据上的实验结果表明, 由补全算法恢复缺失值后的细胞分型更清晰, 验证了该算法的有效性.     

负载自适应的数据流流量测量算法

针对现有的数据流流量测量算法负载适应性不佳的问题,基于计数型布鲁姆过滤器,提出了一种负载自适应的数据流流量测量算法LACBF(load-adaptive counting bloom filter)。采用真实的网络流量数据,对LACBF算法的性能进行了仿真验证,结果表明,LACBF算法能够在网络流量动态变化的情况下获得比现有算法更小的测量误差。