视网膜细胞荧光显微图像的自动分割和计数方法.pdf

视网膜细胞荧光显微图像的自动分割和计数方法，包括：a）预处理,对图像进行预处理，滤除图像中的噪声点；b）边界编码，提取出细胞的轮廓，对提取出的轮廓进行编码；c）凹点检测，找到轮廓中的凹点并标记；d）分割，对粘连细胞进行分割。该方法结合了传统的和近代提出的多种算法，保留了阈值滤波，边缘检测算法中运算简单，计算开销小，运行效率高的优点。同时结合了Freeman链码和多边形凹凸性的方法，对粘连细胞进行了较好的分割，使分割结果具有较好的准确性和较高的效率。

2023-10-12

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视网膜细胞显微图像分割与计数方法.pdf

本发明公开了一种视网膜细胞显微图像分割与计数方法，其特征是，包括如下步骤：首先对图像预处理，然后使用AdaBoost分类器对细胞连通区域进行形状分类判断是否需要分割，之后对细胞进行瓶颈点检测，并使用加速迪杰斯特拉算法连接分割点完成分割，最后将分割获得的新的细胞连通区域重新放入AdaBoost分类器进行形状分类，判断是否需要继续分割。本发明所达到的有益效果：利用阈值滤波、数字形态学操作中计算量小、运算简单、运行效率高等优点；同时结合细胞形状分类、边缘轮廓瓶颈点检测的方法以及加速迪杰斯特拉算法，对重叠、粘连细

2023-09-04

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基于深度学习的荧光显微图像自动化细胞计数方法研究的开题报告.docx

基于深度学习的荧光显微图像自动化细胞计数方法研究的开题报告一、研究背景细胞计数是细胞生物学和医学研究中的重要步骤，它广泛应用于生物药物生产、肿瘤学研究、基因工程等领域。早期的细胞计数通常依靠人工目测计数或显微镜计数，但这种方法存在效率低下、准确度受人因素影响等问题，无法满足大规模实验的要求。因此，自动化细胞计数方法成为了当前研究热点之一。近年来，深度学习技术在计算机视觉和图像处理领域取得了重大进展，被广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务中。基于深度学习的自动化细胞计数方法也受到了越来越多的关注。荧光显

2024-10-04

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全自动神经嵴细胞显微图像分割系统及方法.pdf

本发明涉及显微图像分割技术，本发明公开了一种对显微图像进行全自动分割的方法，其具体包括以下的步骤：步骤一、构建有标注的显微图像，也即采用人工方法进行标注得到二值背景真值图（binarygroundtruthimages）；步骤二、使用传统的归一化割（NormalizedCut）分割方法对显微图像进行分割；步骤三、结合步骤一中的图像对步骤二中传统的归一化割图像分割方法中的参数进行调整和优化，实现有监督的归一化割分割方法（SupervisedNormalizedCut）。本发明采用了有监督的方法进

2023-07-18

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图像的修复方法和干细胞图像的分割方法.pdf

本发明提供了图像的修复方法和干细胞图像的分割方法,所述图像的修复方法包括以下步骤:(A1)将尺寸为M×N图像分割为尺寸为m×n的多个子块,M=m×s,N=n×t;(A2)获得所述图像的平均灰度值μ,以及第c行、第d列个子块的平均灰度值μ<base:Sub>cd</base:Sub>,从而获得与第c行、第d列个子块对应的比值<base:Imagehe=@105@wi=@202@file=@DDA0003581380340000011.JPG@imgContent=@drawing@imgFormat=@JP

2023-05-18

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