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通过模拟血细胞图像人工识别过程,建立自动识别分类模型,该模型利用Mamdami的模糊逻辑推理来完成从细胞图像特征空间到细胞属性特征的隶属度,再从属性隶属度到语义空间的鉴别映射,最后在语义空间中实现血细胞的分类。语义鉴别映射是实现从细胞图像特征空间到细胞语义空间的非线性变换,是细胞识别方法的关键。本文提出的血细胞自动分类识别方法是基于血细胞认识原型分类方法的具体实现。通过初步实验表明该方法是可行的。 相似文献
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医学图像处理的智能化是医学图像领域应用的一个重要研究方向。传统的医学图像分析往往是开环的,图像的分割算法独立于后续图像的识别,智能化低,对检测员的技术水平要求较高。鉴于此,本文将强化学习运用于血细胞图像,采用闭环机制将血细胞的特征信息反馈到图像的分割算法中,并对分割效果进行评价,实现血细胞图像分割的智能化。 相似文献
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铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,其分割效果直接影响磨粒识别精度。铁谱磨粒形态千变万化,很难找到一种通用性强、算法快、精度高的分割算法,磨粒图像分割甚至比磨粒识别还困难,是磨粒自动识别与铁谱推广使用的瓶颈之一。该文基于二维直方图、二维熵概念,提出了一种快速二维熵阈值的磨粒图像分割算法,经实际工程应用表明,该算法具有很好的分割效果。 相似文献
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