彩色切片细胞的识别与计数研究

采用基于彩色的图像处理方法，对边界模糊，颜色不均匀并有彩色连带组织的细胞切片实现了分割和计数，提出了一种新的细胞计数方法，其计数准确性极高，对颗粒状目标，尤其是对医学图像中的彩色切片细胞的计数具有重大意义。     

一个用于彩色肺癌细胞图像的分割算法

彩色图像的分割是图像处理中的一个难题。该文对HE（Hematoxylin and Eosin)染色的彩色肺癌细胞图像的分割问题进行了研究。在大量实验的基础上,提出了如何利用有效的彩色特征进行分割的算法。该算法首先利用有关的彩色特征将细胞从背景中准确地分割出来;在此基础上,再将细胞分离为细胞核及细胞浆2部分,以便进一步的分析处理。该算法简单准确,完全可以满足实用需要。     

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。      

基于子波变换的纹理图像的多级分割

目的基于子波变换研究纹理图像的多分辨率分割．方法提出了子波域主能量通道的纹理图像多级分割方法．以最大能量为线索,建立起由细到粗的子波分解金字塔,分割按照其逆过程,即由粗到细,将低分辨率上的分割结果传递到高分辨率上．结果在每个分辨率上优化选择分割特征,用模糊Ｃ聚类法确定分割方案,有利于纹理图像的分割,分割结果逐级精细．结论员分辨率上基本无纹理栅格,分割效果符合人眼视觉特性．     

利用图像块数据库和纹理特征点的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法存在速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出一种新型的彩色化算法.首先从聚类分割后的各类区域彩色图像中提取矩形块,并计算图像块的颜色直方图和纹理特征;利用颜色直方图比较图像块的相似性,实现数据库的选择性录入;利用目标图像块与彩色图像块纹理特征点之间的欧氏距离比较,查找最佳匹配的图像块,进而实现目标图像的彩色化.通过建立树木、天空、沙滩和草地4类图像块数据库,实现基于数据库技术的免除人工干扰的图像彩色化.     

基于纹理特征的超声医学图像检索

在医学信息学领域，对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索，为此，提出一种改进的Gabor纹理特征提取方法．通过超声医学图像的分析获得图像主要的纹理频率和方向特性，以此构成图像纹理特征矢量，降低了图像的纹理特征的维数．用该特征进行基于内容的图像检索，避免了采用Gabor小波在检索中带来的维数危机．通过对五类超声心动图像的检索实验，证明该方法的检准率和检全率较高，检索时间较短，能够取得较为满意的结果．     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

彩色纹理反走样技术研究

反走样是一种真实地显示物体的方法,它在图形图像领域中被广泛应用。以彩色纹理工作原理为背景,总结出了针对不同实体的反走样关键技术及其实现,最后提供了改善关键技术的方案。     

基于统计地形特征分割纹理图像的方法

纹理分析是计算机视觉与模式识别领域的一个重点和难点问题。统计地形特征是一种新的纹理描述方法该方法将图像函数表示成三维空间中的曲面信息,再用一组水平面切割该曲面,形成若干闭合的区域,通过多种统计方法描述切割所得到山包的几何拓扑信息来描述纹理特征。并使用区域增长法分割对给定的纹理图像区域分割,验证了该方法的良好性能。     

鼻咽胶原双光子显微图像的纹理研究

研究鼻咽胶原双光子显微图像纹理特征以区分正常胶原与病变胶原.首先采用纹理的边缘和求熵算法来描述它的分布规则性;然后根据三阶矩对纹理亮度直方图进行分析,并采用密度分布和绿色素的占有率来反映纹理的内部结构,且采用梯度向量值提取特征;最后提出4个因素构成的判定公式.通过实验证明该方法效果显著,可应用于医院临床辅助诊断.     

一种彩色图像的二维纹理识别方法

基于仿射矩正则化技术，推导出了新的光照仿射不变特征：Zernike矩、多波段相关函数，通过正则化方法实现仿射不变矩，采用组合矩方法和奇异值分解方法实现光照不变性，在推导光照不变性时必须使用复数值矩(如Zernike矩)，因为实数值仿射不变矩不能实现独立于光照变化的仿射不变性。实验结果表明，所提出的纹理识别方法具有很好的识别效果。     

骨X射线图像纹理的分形特征分析

将骨X射线图像的投影功率谱视为分数布朗运动，由此提出一种新的分形维数的定义，即沿不同方向，对功率谱密度空间的投影功率谱运用线性递归方法计算方向分形维数，并将最大和最小方向分形维数的比值定义为一项各向异性特征，该比值反映了骨小梁模式各向异性的程度。实验结果表明，这项各向异性指数对两类骨质疏松X射线图像有较好的分辨力，可用于模式分类。结合骨小梁模式的谱特征，定义的方向分形维数以及由其得到的各向异性指数所形成的特征集应用于骨质疏松的定量分类，具有潜在的价值。     

显微图象的计算机粒度分析

本文权述了一个人机交互式的显微图象计算机粒度分析系统.该系统软件的设计充分考虑了显微图象对比度差、照度不均匀、信噪比小等特点,并且设计了专门的算法以处理颗粒图象中的空洞以及相互重叠的问题。该系统可以用于分析不同放大倍数和不同物质的显微图象或用其它手段所获得的图象.分析结果以分布曲线和数字的形式输出.内容可包括:颗粒面积、长轴、短轴、长短轴之比的统计分布以及上述各项分布的期望值和方差.     

基于颜色和纹理特征相结合的车牌定位方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的关键技术.目前多数的车牌定位方法考虑车牌的颜色以及纹理特征,但针对复杂背景下的车牌定位问题,其适应性不强.针对现实生活中复杂背景下的车牌定位,提出综合使用纹理信息及颜色信息等多种特征的分层次车牌快速定位方法.首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性,然后结合先验知识,运用四元数主成分分析及K-means聚类方法,提取候选区域图像特征并分类,最终得到精确车牌定位.试验证明该方法正确率高、鲁棒性强,对于背景复杂的车牌定位具有很强的抗干扰性能,在复杂的环境和不同光照条件下实现车牌的精确定位.     

细胞带电分析中显微细胞聚集度的数值表征方法

为表征细胞表面电荷的变化规律,依据细胞显微观测到的细胞团聚程度,通过数值分析,实现了对视野中细胞位置及密度的识别。以细胞中心距倒数的平均值定义了细胞聚集度,从而建立了表征细胞团聚程度的算法;采用MATLAB软件实现了对显微图像的分析与重构,并以此为基础,实现了使用细胞聚集度表征细胞表面电荷变化的实验分析。通过使用不同唾液酸酶添加量处理细胞表面电荷,比较了使用该方法计算的血细胞聚集度和ζ电位测量结果,实验表明,随着唾液酸酶用量增加,细胞表面电荷减少,ζ电位降低,团聚程度增大,验证了提出的通过细胞聚集度表征细胞表面电荷规律方法的有效性。该方法可以排除视野内细胞数量对于细胞团聚程度的影响,从而为进一步研究细胞表面电荷变化和细胞团聚程度的定量关系奠定了基础。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

图像纹理特征的提取方法

纹理特征是图像分析的重要线索,纹理特征的提取方法层出不穷,本文重点介绍了几种借助纹理统计特性的提取方法,并对其算法进行了比较.这些方法包括:1、基于图像灰度直方图的特征提取;2、基于图像灰度差值直方图的特征提取;3、基于图像灰度共生矩阵的特征提取.     

基于HLC颜色空间的彩色淋巴瘤病理图像自动分割

针对彩色淋巴瘤病理图像的特征,提出基于HLC颜色空间的自动分割方法．该方法首先进行颜色空间转换,将原始图像的RGB颜色空间转换到(Munsell)HLC颜色空间,然后根据NBS距离进行边缘跟踪,根据跟踪结果将图像划分成各个独立区域,最后再利用聚类方法对这些区域进行分类。     

食品物性检测与分析系统的研究

针对进口食品物性分析仪软硬件系统存在的不足，采用虚拟仪器开发平台Labwindows／CVI及多线程技术开发该设备的串口信号采集与处理系统。介绍了其软硬件结构、系统功能以及实现方法。该系统不仅提高了系统的检测精度以及抗干扰能力，同时具有实时数据分析与处理的功能。