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針對(duì)顯微圖像中的微目標(biāo)檢側(cè)與識(shí)別，提出了一類(lèi)驀于三次B樣條函數(shù)多尺度小波變換，該變換通過(guò)零交叉或模極值檢測(cè)圖像的邊緣，在分解和重建時(shí)采用一種墓于濾波器系數(shù)特征的離散快速算法。為除去由噪聲引起的虛假邊緣，建立了邊緣點(diǎn)檢側(cè)的
自適應(yīng)悶值方法。為實(shí)現(xiàn)微目標(biāo)的識(shí)別，采用了一類(lèi)簡(jiǎn)單有效的快速聚類(lèi)算法。最后采用含隨機(jī)噪聲的模擬圖像和顯徽?qǐng)D像進(jìn)行算法比較與驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了這些算法的有效性。
關(guān)鍵詞:邊緣 檢測(cè)目標(biāo) 識(shí)別 小波變換 快速聚類(lèi) 顯微圖像
邊緣是圖像對(duì)視覺(jué)的最主要特征，它的提取是圖像分割、圖像識(shí)別的基礎(chǔ)。邊緣提取方法通常分三步:求出原始圖像橫向和縱向的梯度圖像;利用橫向和縱向的梯度計(jì)算模值和幅角值;沿幅角方向求模極大值，獲得所需邊緣。Canny川提出邊緣檢測(cè)算子應(yīng)滿(mǎn)足以下三個(gè)判斷準(zhǔn)則:信噪比準(zhǔn)則、定位精度準(zhǔn)則以及單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則，并由此推導(dǎo)出了最佳邊緣檢測(cè)算子-Canny算子。基于多尺度邊緣檢測(cè)算子思想，M公城[l]提出小波(wavelets)變換極大值方法，并用于分析信號(hào)的奇異性和圖像的邊緣。小波極大值方法給出了重構(gòu)圖像信息的一種新方法，它能從圖像邊緣的屬性上擴(kuò)展解決圖像處理問(wèn)題的方法，因此小波在視覺(jué)的初級(jí)處理中具有極其重要的意義和應(yīng)用。
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