数字网络显微互动在植物学实验教学中的应用

介绍了数字网络显微互动系统工程的组成、功能及在植物学教学科研中的应用。此系统具有纯数字传输、图像清晰，信息真正实现了师生双向互动功能，在植物学实验教学、科研中的显微图像的采集和处理方面具有广阔的应用价值。     

SBS改性沥青荧光显微图像的采集与处理

以苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物改性沥青荧光显微分析过程中荧光显微图像的采集与处理方法为研究对象,讨论了苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物改性沥青显微图像获取过程中的影响因素以及对显微图像进行处理时所采用的主要手段和注意点.通过具体实例给出了图像采集的最佳放大倍数、曝光时间的确定方法以及显微图像质量的灰度直方图评价方法,确定了显微图像进行量化表征之前进行景深扩展、图像增强、对象分割、目标分离等一系列处理方法的标准步骤和进行目标分离时改性粒子的区域选取原则,为苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物改性沥青荧光显微图像量化研究提供理论依据.     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.     

显微细胞图像分析方法的研究进展

阐述了图像处理技术在显微细胞图像处理领域的发展现状,包括显微细胞图像预处理算法、细胞分割算法、细胞跟踪算法、细胞形状变化分析、3D细胞图像分析等内容。 指出了显微细胞图像处理研究中的难点,如非刚体形状的描述,旋转、平移、尺度变化对形状描述影响的消除,3D形状信息的提取和压缩等。 并探讨了显微细胞图像处理由静态图像分析向动态图像分析,由2D图像分析向3D图像分析,由定性分析向定量分析的发展趋势。      

Motic显微数码互动系统在植物病理学实验教学中的应用与效果评价

随着图像数码化处理技术及高速网络传输技术的应用,显微数码互动实验室应运而生,并逐渐将显微数码互动系统广泛应用于植物病理学、医学等各个学科的实验教学之中。在这种全新的模式实践过程中,通过运用显微数码互动系统的强大功能,充分实现了师生之间、学生之间的互动交流,Motic显微数码互动系统在植物病理学实验教学中的应用与效果评价,实现了资源共享。经过一年多的实践教学,取得了良好的教学效果。     

显微微生物图像处理与分析系统研究

介绍了一种电脑显微微生物图像的处理与分析系统,叙述了系统中图像处理与分析的数学模型,为科学获取微生物的各种定量测量信息提供了一个良好的应用实例.     

基于灰狼优化算法的PCNN中药材显微图像分割

为有效分割中药材显微图像的目标信息,提出了一种基于灰狼优化算法(Gray wolf optimization, GWO)的改进型脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)中药材显微图像自动分割方法。首先,从适应处理显微图像的角度出发对传统PCNN模型进行简化与改进;其次,在训练图像中提取香农熵值作为GWO的适应度函数来自适应调节PCNN关键参数——链接系数β,进而实现图像目标的最优分割;最后,将所提算法与聚类分割法、OTSU法、传统PCNN法进行了实验比较,并用骰子系数、体积重叠误差、相对体积、精确度和交并比等常用医学图像分割评判标准对4种处理方法做了客观评价。实验结果表明,所提方法能够实现图像的自适应分割,较好地保持了图像细节、纹理及边缘等信息,对不同显微图像分割准确度高,改善了图像的分割性能,具有较强的适用性。     

利用现代化手段提高地质学实验教学质量

本文主要介绍电视录像教学片、显微图像分析系统和CAI课件在实验教学中的应用及其效果。     

利用VB6.0建立测量神经细胞突起的软件系统(简报)

1神经细胞突起的图形测量现状分析在生命科学研究中涉及到大量二维细胞图像的分析问题,包括如何处理、精确表达细胞图像中的有用信息.传统的显微检测工作是通过光学显微镜对样品进行单人目视观察,以手写报告或手绘图形式记录观察结果,工作强度大,存在人为的观察误差,而且不能对图象作客观记录和存储.结合计算机技术的图像处理方法,可以使细胞的显微、亚显微形态学研究从定性走向定量.因此,探索和开发适用于生物学实验的计     

基于K-均值聚类的岩芯偏振显微图像粒径分析

针对岩芯图像的粒径分析提出了一种基于K-均值聚类算法的半自动分割算法,并编写了一套颗粒粒度图像处理程序.首先将超像素处理概念应用于岩芯偏振显微图像,得到过度分割的结果,然后对分割结果进行K-均值聚类和区域融合,利用图像中的边缘信息得到了更合理的结果,并大大提高了运算的速度;根据提出的算法,基于VB.NET 2008平台构建了一套半自动岩芯图像粒度分析软件,集图像采集、图像处理、粒度参数分析、砾石种类分类以及测量报告输出等功能于一体,大大提高了岩芯粒径分析的工作效率.     

二维小波分析理论及其在显微图像去噪中的应用

阐述了二维小波分析理论,把二维离散小波分解与重构算法应用在显微图像的去噪中.对采用不同方法去噪后的图像按照分水岭算法进行分割,然后进行对比.实例结果表明小波分析方法效果较好.     

稠油泡沫驱和三元复合驱微观驱油机理对比研究

为了研究稠油泡沫驱和三元复合驱的微观驱油机理,利用微观仿真玻璃刻蚀模型进行了驱油实验,通过图像采集系统将驱替过程的图像转化为计算机的数值信号,然后采用图像分析技术进行对比研究.结果表明,泡沫驱对稠油的微观驱油机理有乳化作用、贾敏效应和泡沫的挤压剪切作用,而三元复合驱主要还是通过聚合物对管壁剩余油、盲端剩余油的拉、拽作用达到剥离稠油的目的.泡沫驱和三元复合驱相比,泡沫驱具有贾敏效应,能够对水流大通道进行有效封堵,从而提高了驱替剂的波及系数.三元复合驱虽然对稠油也具有较强的乳化作用,但是未观察到乳化捕集作用从而引起波及系数的提高.由于波及系数的提高对于开发稠油油藏极为有利,因此泡沫驱对提高稠油油藏采收率具有很大的优势.     

基于马尔科夫约束最大后验概率三维显微图像复原算法

提出了基于马尔科夫约束的最大后验概率三维显微图像复原算法(3D MPMAP算法). 该算法根据显微图像三维的特点,构造三维PSF,对二维邻域进行三维拓展,对正则化参量进行简化,实现了三维显微图像的复原. 实验结果表明,各种信噪比的仿真三维显微图像的散焦信息干扰得到很大程度的排除,复原图像频谱得到较大的恢复,清晰度明显提高. 实际生物样本三维显微图像也获得了满意的复原效果.     

基于形状特征的硅藻显微图像自动识别

硅藻是一类广泛分布于各类生境的单细胞生物,在许多领域具有广泛的应用,如水质监测、环境调查、石油勘探等,而这些应用都离不开对硅藻的种类鉴定.根据硅藻显微图像的形状特点,提出了对其进行预处理、分割、形状特征提取和分类的自动识别方法.采用了基于累积直方图的双轮廓叠加法的图像分割方法,可以有效抑制光照强度不一致、不平衡的影响,并充分利用显微镜下硅藻图像的轮廓特点,获得较好分割效果.同时对硅藻图像提取几何描述全局特征及形状签名特征,最后采用了基于误差反向传播算法的多层前馈网络(BP网络)进行分类.实验表明,该方法对11种浮游硅藻(包括12类轮廓)的自动识别率达到96.6%.     

显微荧光图像分析系统及其在光学微腔中的应用

给出作者研制成功的显微荧光图像采集和数字分析系统及其在有机光学微腔研究中的应用。利用这一系统观测和分析了稀土铕配合物组成的半径为9μm的稀土配合物有机光学微盘的荧光图像,并证实了在这种光学微盘中占优势的回音壁光学模式。     

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.     

真彩图像去噪方法的研究与实现

在研究真彩图像的去噪问题的基础上,采用MATLAB的图像处理工具箱和小波工具箱分别实现了对真彩图像的去噪,并且给出了MATLAB源程序和仿真效果图,结果证明使用小波分析方法对真彩图像的去噪方法效果比较好,在要求实时传输时小波分析对压缩图像数据具有一定的应用价值．     

Identification of Chinese Materia Medicas in Microscopic Powder Images

This paper describes an identification system for Chinese Materia Medicas (CMMs) in microscopic powder images.The imaging processing of the microscopic powder image is very complex because of the low contrast,blurry boundaries,overlapping objects,and messy background.Therefore,the object detection must segment the significant microscopic structures from the complex image.The objects are detected in these images using an adaptable interactive method.After identifying the significant microscopic structures,the system identifies 14 features belonging to three main characteristics.These features form a 14-dimensional vector that represents the microscopic structures.The multi-dimensional vector is then analyzed using a feature assignment algorithm that picks the most notable features to construct a decision tree with thresholds.The identification system consists of a coarse classifier based on the decision tree and a fine classifier using similarity measurements to rank the possible results.Tests on 528 images from 24 different kinds of microscopic structures show the system effectiveness and applicability.     

两种影像融合方法在分类中的应用与比较

随着遥感影像融合技术的应用越来越广泛，影像融合不仅要求能够提高空间分辨率，更重要的是保持原有影像的光谱信息，减少失真。文章以两种具有代表性的融合算法（IHS变换与主成分变换）在ETM＋影像中的分类应用为例，对两种算法的分类结果进行定性和定量的对比与分析。     

一种恢复数字化畸变凸性图像的算法

介绍了一种恢复数字化畸变凸性图像的算法-增强算子，讨论该方法增强和恢复被高斯噪声畸变的凸性数字化图像的原理，并通过计算机模拟实例验证了增强算子处理畸变凸性数字化像点的有效性，该方法已用于处理Al-Mn-Si准晶的数字化高分辨电子显微镜（HREM）像，揭示了HREM像中的周期性特征。