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显微细胞图像的纹理描述

作　者: 赵晖
导　师: 唐朝京；梁光明
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 纹理分析 综合灰度共生矩阵 拓扑分析 有条件的区域增长 模板匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 185次
引　用: 7次
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内容摘要


纹理是图像中一个重要的特征。纹理分析是图像理解、分析与识别的重要研究内容,具有广泛的应用前景。本文针对显微细胞图像,介绍了早期和近期的多种纹理分析方法,比较了各种算法的优劣,并根据细胞图像的特点,对已有算法做出了改进,提出了一些新的算法,实现了对不同类型细胞纹理的描述。主要内容包括: 1.改进的综合灰度共生矩阵法。针对低倍显微细胞图像,指出了传统灰度共生矩阵法在纹理分析上的不足。根据各个方向的加权系数和灰度共生矩阵,计算出综合灰度共生矩阵。利用综合灰度共生矩阵的纹理特征参数描述细胞的纹理特征。通过对11个纹理特征参数相关性的分析,去掉了多余的特征参数,最终选取了其中四个参数。分析了距离对纹理特征参数的影响,选取了合适的距离参数。 2.针对20倍显微细胞图像,提出了拓扑分析法。根据细胞内部的拓扑结构,用阈值分割法和算子分割法实现细胞图像的区域分割,得到二值图像。在算子法中,采用了Sobel、Prewitt、Laplacian三种算子。用有条件的区域增长算法检测二值图像的区域,求出拓扑特征。 3.针对20倍显微细胞图像中的结晶,提出了模板匹配法。根据结晶的外部形状和内部纹理特征,建立数学模型。根据细胞的象素点个数和横纵坐标极值,求出旋转角度,得到细胞的匹配模板,计算模板的匹配率。 4.VC++编程实现了上述纹理分析算法,并分析了算法的性能,验证了算法的合理性。

全文目录


摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章 绪论  10-17
  1.1 纹理概述  10-13
    1.1.1 纹理概念  10-11
    1.1.2 纹理分析技术的发展和研究现状  11-13
  1.2 课题背景  13-14
  1.3 研究目的与意义  14-16
  1.4 主要研究内容  16-17
第二章 纹理分析的常用方法  17-27
  2.1 自相关函数法  17-18
  2.2 基于灰度直方图的中心矩方法  18-19
    2.2.1 灰度直方图  18
    2.2.2 中心矩方法  18-19
  2.3 灰度差分统计分析方法  19-21
  2.4 游程长度分析方法  21-22
  2.5 空间灰度共生矩阵法  22-24
  2.6 谱分析法  24-25
  2.7 极大极小值方法  25
  2.8 内部拓扑法  25-26
  2.9 小结  26-27
第三章 基于空间灰度共生矩阵的显微细胞纹理分析方法  27-42
  3.1 低倍显微细胞的纹理特征  27
  3.2 空间灰度共生矩阵法性质分析  27-33
    3.2.1 共生矩阵元素数目分析  28
    3.2.2 共生矩阵特征提取  28-30
    3.2.3 纹理特征性质  30-31
    3.2.4 特征相关性分析与归类  31-33
  3.3 综合灰度共生矩阵分析方法  33-36
    3.3.1 传统共生矩阵法对显微细胞图像的分析  33-34
    3.3.2 改进的综合灰度共生矩阵法  34-36
  3.4 综合灰度共生矩阵对低倍显微细胞的分析与描述  36-40
    3.4.1 距离对实验结果的影响  36-37
    3.4.2 放大细胞的纹理特征  37-39
    3.4.3 纹理特征参数的归一化算法  39-40
  3.5 编程实现  40
  3.6 小结  40-42
第四章 内部拓扑分析法描述细胞纹理特征  42-52
  4.1 20倍显微细胞的纹理特征  42-43
  4.2 图像的区域分割及二值化处理  43-45
    4.2.1 阈值分割  43-44
    4.2.2 算子分割  44-45
  4.3 有条件的区域增长算法  45-47
  4.4 拓扑特征  47-48
  4.5 实验流程及实验结果  48-51
  4.6 小结  51-52
第五章 模板匹配法用于结晶识别  52-58
  5.1 结晶的纹理结构特征  52-53
  5.2 模板匹配法的基本原理  53-56
    5.2.1 计算旋转角度  53-54
    5.2.2 建立原始模板  54
    5.2.3 建立匹配模板  54-56
    5.2.4 计算匹配率  56
  5.3 实验结果  56-58
结束语  58-60
致谢  60-61
作者在攻读硕士学位期间发表或撰写的论文  61-62
参考文献  62-63

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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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