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基于能量曲面上最近点法的彩色微粒识别

作　者: 李亚琳
导　师: 王玉增
学　校: 济南大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 微粒识别 能量曲面 最近点法 水平集法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
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内容摘要


随着科技的发展，数字图像处理技术逐渐走入了人们的视野，人们开始利用计算机识别技术从图像中提取所需要的信息。但是，由于图像识别方法在彩色微粒显微图像识别中的不足，图像识别技术在颗粒检测和细胞检测领域的推广和应用受到了严重制约。基于此，我们提出了以颜色模型理论为基础、以真正实现彩色微粒识别为目标的基于能量曲面上最近点法的彩色微粒识别方法。该方法以IUV颜色模型为基础，主要实现对微粒的轮廓特征、局部特征进行识别，获取微粒几何尺寸、形状特征等轮廓特征信息，并借助于特定的微粒特征实现微粒种类识别。颜色是不同频率的光谱在人眼中的反应。不同颜色的频率不同，其能量也不同。基于这个理论，我们设计出一个全新的IUV颜色模型，将不同颜色转化为不同能量分量，并生成微粒主能量面——I曲面和微粒特征面——δ曲面，通过改进后的基于C-V模型的水平集法对微粒的能量面进行分割，通过主能量面获取微粒轮廓信息，用特征能量面获取微粒局部特征，然后将这两个分割结果进行几何运算，获取单个微粒的详细特征能量面曲，最大程度的恢复微粒本身所具有的颜色、纹理和轮廓尺寸的特征信息，最后采用最近点法进行特征匹配，达到微粒种类识别的目的。该方法将彩色微粒识别方法从边缘检测和面域识别引领到曲面识别，从基于二维空间引领到基于三维空间，保证了图像颜色信息，提高了微粒识别的精度，解决了彩色微粒识别问题，为微粒识别提供了新的思路和方法。而基于能量曲面上最近点法的彩色微粒识别方法所开发的彩色颗粒图像识别软件和尿沉渣分析软件，将在颗粒检测和细胞检测中发挥主导作用，体现出重要的经济价值和社会价值。

全文目录


摘要  7-8
Abstract  8-10
第一章 绪论  10-14
  1.1 研究背景及意义  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-13
  1.3 本章小结  13-14
第二章 彩色微粒识别系统架构及开发平台  14-20
  2.1 系统架构  14-16
    2.1.1 系统架构  14
    2.1.2 研究内容及关键技术  14-16
    2.1.3 流程设计  16
  2.2 开发平台  16-19
    2.2.1 基于 Visual Studio 2010.net 编程平台的 C++ 程序开发  17
    2.2.2 基于 DirectShow 的视频捕捉  17
    2.2.3 基于 GDI+的图像文档处理  17-18
    2.2.4 基于 Access 数据库的数据存储  18
    2.2.5 基于 Excel 数据表格的报表打印  18
    2.2.6 基于 matlab7.0 的实验仿真  18-19
  2.3 本章小结  19-20
第三章 彩色微粒显微图像采集及颜色模型  20-30
  3.1 彩色微粒显微图像采集  20-24
    3.1.1 微粒染色  20-21
    3.1.2 采集彩色微粒显微图像  21-24
  3.2 彩色微粒显微图像颜色模型  24-28
    3.2.1 颜色模型概述  24-25
    3.2.2 IUV 颜色模型  25-28
  3.3 本章小结  28-30
第四章 基于能量曲面的轮廓特征识别  30-46
  4.1 图像分割方法  30-33
  4.2 水平集法及其改进算法  33-39
    4.2.1 水平集法理论模型  34-35
    4.2.2 彩色微粒能量曲面  35-36
    4.2.3 基于 C-V 模型的水平集法及其改进算法  36-39
  4.3 分割过程及结果  39-43
    4.3.1 彩色微粒的能量隐式曲面  39-40
    4.3.2 基于 I 分量的彩色微粒外轮廓分割  40-42
    4.3.3 基于δ分量的彩色微粒局部特征分割  42
    4.3.4 几何运算实现内外轮廓合并  42-43
  4.4 彩色微粒轮廓特征识别  43-44
  4.5 本章小结  44-46
第五章 基于能量曲面最近点法的微粒种类识别  46-58
  5.1 平面上的分类识别  46-47
  5.2 三维空间的分类识别  47-49
  5.3 基于最近点法的分类识别  49-54
    5.3.1 基本最近点法  49-50
    5.3.2 改进最近点法  50-51
    5.3.3 基于最近点法的微粒种类识别  51-54
  5.4 实验结果与分析  54-56
  5.5 本章小结  56-58
第六章 结论与展望  58-60
  6.1 结论  58-59
  6.2 展望  59-60
参考文献  60-64
致谢  64-66
附录  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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