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《吉林大学》 2006年
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基于统计不相关线性鉴别分析与多特征融合的细胞识别

曲福恒  
【摘要】:随着图像处理及识别技术在生物医学领域的应用日趋深入,显微图像的自动分析已经成为医学图像处理和分析的重要研究课题,如显微图像的红细胞、白细胞自动分类,染色体分析,癌细胞识别等.利用图像处理及识别技术对尿沉渣镜检图像进行细胞识别是本文研究的主要目标. 细胞的识别往往需要提取出比较精确的细胞边缘,本文提出了一种对边缘依赖度很小的识别方法.先利用细胞图像的灰度及纹理特征对细胞的位置进行粗定位,然后利用图像的频谱特征、奇异值特征以及灰度特征在统计不相关最佳鉴别矢量集上的投影作为识别的依据,实现了组合特征的细胞识别.这样既保留了参与融合的多特征有效鉴别信息,又很大程度上消除了信息冗余,实现了可观的信息压缩,取得了良好的识别效果.在本文中先介绍了线性鉴别原理及其数学证明,然后根据计算矩阵特点提出了一种改进的迭代法来求解相邻矩阵奇异值的数值算法,最后给出本文细胞识别的具体步骤和实验结果.
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