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对显微镜图像的初步研究
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2015-01-11 16:11:27
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对显微镜图像的初步研究
完成一个机器视觉的项目,首先需要开发者能够理解图像、剖析出特征、提出初步的思路。对于三幅显微镜图片,原始的要求是能够以75%的成功率识别出三类物体。先看图像
一、图像主观体验
1)从总体颜色上来看,发现三幅图像的主要颜色不统一(图1偏紫,图3偏绿),应该是由切片的不同材质造成的。如果所有的切片都是属于这一色调的,可以首先考虑通过颜色域来强化ROI区域。这一点需要沟通和更多的素材;
2)从图像内容上来看,可以划分为1.背景,2.大块区域,3.小型气泡,4.大型气泡。4个区域。是否划分正确,每种区域代表什么东西(这需要专业知识),都需要进一步沟通。
3)从图像特征上来看,可以划分为1.背景区域为大面积的连续区域,有模糊的干扰;2.大块区域特征比较明显,黑色像素占据了大块空间;3和4来说,气泡的特征如下:
并且基本呈现圆形或者椭圆型状态.
二、图像初步分析
1)色彩和区域分析,简单可以看出在色彩blue区域和v区域,背景和图像具有较好的区分性
2)直方图分析,三幅原始图像的直方图都基本占据了所有空间,同时前景背景区分很不明显,无法通过简单的背景去除方法进行去除
3)频域分析
fft变换后图像,没有明显的纹理特征,图像方向性不明显。
三、简单图像处理
1)边缘分析
sobel运算以后的图像,可以发现绝大多数边缘点都被寻找出来了.这里特别是对于气泡区域效果很好
2)团块分析
对于大面积相同的区域,可以通过团块分析的方法直接确定区域。再进行相关的形态操作,就能够得到最终的结果
以上都只是对完成一个图像识别的初步处理。成功的机器视觉项目依赖于准确的需求理解、高效的沟通、能够解决问题的算法和合适的硬件平台。但是通过这里的初步处理,基本上能够确定之后的工作。
对显微镜图像的初步研究
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原文地址:http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/4216511.html
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