关键字 |
| 阈值分割,意味着转变,贫血。 |
介绍 |
| 图像分割是将图像分成多个部分的过程。这是通常用于在数字图像识别对象或其他相关信息。它的过程是一个图像分成不同部分。水平分割取决于对象的水平的要求。细分有两个目标。第一个目标是将图像分解为多个部分进行进一步分析。第二个目标的分割是执行改变表示。图像的像素必须组织成更高级的单位更有意义或更高效的进行进一步分析(或两者)。形状参数是一组函数的价值并不取决于几何变换如翻译、旋转、尺寸变化和反射。统计分析是一个几何形状分析的形状从一组测量数据来描述几何性质类似的形状或不同组织[2]。 |
二世。文献综述 |
| bruno Dorin Comaniciu等提出的一般分析的非参数技术复杂的多通道特征空间和描绘任意形状的簇。这项技术的基本计算模块是一个古老的模式识别过程,平均的转变。在这个递归的意思是转变过程的收敛到最近的驻点的密度函数离散数据的证明。图像分割的算法被描述为一个应用程序[11]。迈克尔Breuß等提供了一个审查的形状分析方法。形状分析方法中扮演重要角色为目标识别系统,匹配,注册,和分析。形状分析的研究动机,在某种程度上,通过人类视觉感知系统的研究。感知简要提到的几个理论的视觉形式。形状分析方法分为几个组。分类是根据形状边界或内部的使用,并根据结果的类型。 An overview of the most representative methods is presented. D. Karakuş et al, in their paper, detection of size and shape of minerals are considered important for the information about minerals. Different size and shape of same mineral can be effective in classification of them. Therefore it is necessary to know the size and shape of mineral exactly. In this study, using possibilities of image processing techniques in the detection of shape and size of mineral was discussed and a sample study was carried out. According to this successful results can be obtained about size and shape features of minerals by using image processing technique especially in thin section images whose third dimension effect was decreased[8]. |
三世。SEGMENTAION |
| 金字塔分割使用颜色合并(规模,取决于彼此相似的颜色,以部分图像。这种方法是基于图像中的总能量最小化;[2]这里能量被定义为一个链接强度,进一步明确的颜色相似。意味着转变发现color-spatial的峰值随时间(或其他特性)分布。均值漂移分割发现颜色分布在空间的山峰。给定一组多维数据的维度(x, y,蓝色,绿色,红色),意味着转变能找到的最高密度“团”在这个空间的数据在空间扫描一个窗口。然而,空间变量(x, y)可以有非常不同的范围从颜色大小范围(蓝、绿、红)。[2]因此,meanshift需要允许不同的窗口半径不同的维度。在这种情况下,我们应该有一个半径为空间变量(空间半径)和一个半径大小颜色(颜色半径)。均值漂移windows移动,所有的点遍历的windows收敛在一个高峰成为连接或“拥有”的数据。这种所有权,辐射从密集的山峰,形成图像的分割。 In Mean Shift Filtering() we have an input image src and an output image dst.Both must be 8-bit, three-channel color images of the same width and height. The spatial Radius and color Radius defi ne how the mean-shift algorithm averages color and space together to form a segmentation. For a 640-by-480 color image, it works well to set spatial Radius equal to 2 and color Radius equal to 40. The next parameter of this algorithm is max_level, which describes how many levels of scale pyramid you want used for segmentation. A max_level of 2 or 3 works well for a 640-by-480 color images. |
| 大津的方法用于自动执行图像直方图shape-based threasholding,或者减少一个灰度图像到一个二进制图像。算法假设图像的阈值[1]包含两类像素或双模直方图(例如,前景和背景)然后计算最优阈值分离这两类,它们的结合传播(内部类方差)是最小的。 |
四、问题陈述 |
| 形状分析起着重要的作用在特征提取和分析。方法提出了这段图像使用意味着转移技术和辣子鸡的方法用于二值化。它提取对象的轮廓出现在图像使用链代码。轮廓进一步用于评价形状参数。轮廓跟踪帮助形状分析。轮廓跟踪的许多预处理技术进行数字图像以提取信息一般形状。 |
诉提出技术和流 |
均值漂移算法运行如下。 |
| 1。选择一个搜索窗口: |
| •它的初始位置; |
| •其类型(制服、多项式、指数、或高斯); |
| •其形状(对称或倾斜,旋转,圆形或矩形); |
| •规模(程度在这卷或切断)。 |
| 2。计算窗口的(可能是加权)质量中心。 |
| 3所示。质量中心窗口的中心。 |
| 4所示。回到第2步,直到窗口停止移动(永远)。 |
第六,预期的技术实现方法 |
| The 分析 parameters. 各种 分割 技术 和 形状 成 比例 |
| Design 对 医学 diagnosis. 的 新 算法 |
| Implementation 改进 和 有效 的 算法 对 图像 的 RBC- 正常 以及 abnormal. |
| Relative 的 研究 结果 与 现有 的 技术 和 一 代 的 详细 报告 |
| Acceptance 和 信任 水平 的 假设 和 目标 在 研究 计划 中 指定 |
| Framing 结论 和 未来 的 工作 与 实现 和 获取 结果 |
七世。仿真结果 |
| 我们有各种使用均值漂移分割图像分割。的集体表示提取的参数如表1所示。红细胞表面形状不同的分析已经完成使用分割技术见图一: |
| 轮廓扮演重要的角色。一旦提取给定模式的轮廓,它的不同特点将检查和用作功能稍后将用于细胞分类。轮廓像素一般的一小部分的像素总数代表一个模式。因此,计算量大大减少,当我们运行特征提取算法的轮廓,而不是整个模式。当前的方法在不同的工作阶段,首先它段图像二值化,然后成功地提取轮廓和形状参数,我们测试方法的分析和分类红细胞细胞。这种分类,我们可以很容易地发现血液疾病和诊断。有时结构性变化发生在红血球表明可能的病理状态。本文提出了一种新的技术来诊断疾病的贫血红细胞图像通过应用这种技术。 |
表乍一看 |
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| 表1 |
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数据乍一看 |
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引用 |
- 一个。Erhardt,¢理论和应用的数字图像processingA¢,http://www.control.auc.dk/ ansk00 / CVG10 cvg9_dir DIRLitterature /理论% 20和% 20应用% % 20 dip.pdf中的20个。
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- 安东尼Yezzi安迪•蔡*一个¢Shape-Based医学图像的分割方法使用水平SetsA¢IEEE事务进行医学成像,22卷,没有。2、2003年2月。
- 安东尼·p·里夫斯r . j . h神苏珊·e·安德鲁斯和弗兰克·库尔¢三维形状分析使用Momentsand FourierDescriptorA¢,IEEE模式分析与机器智能,10卷,没有。6。1988年11月。
- ArchanaChaugule,¢应用图像处理的种子技术:一个surveyA¢,国际新兴技术andAdvanced工程杂志网站:www.ijetae.com (ISSN 2250 - 2459,卷2,问题4,2012年4月)。
- c . igathinathane et al,¢形状识别和粒子大小分布从基本形状参数使用ImageJA¢,2008爱思唯尔帐面价值
- d·乔杜里。Samal,¢简单方法拟合的边界矩形封闭regionsA¢模式识别40,(2007)
- d . Karakus A . h .偏向A.H. Deliormanli, g .大官邸一个¢矿物粒子的大小和形状分析使用图像处理techniqueA¢,<选矿®2010。
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- DorinComaniciu彼得•米尔¢意味着转变:一个健壮的方法对特征空间AnalysisA¢,IEEE交易模式分析andMachine情报,24卷,2002年5月5号。
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- 冈萨雷斯:数字图像处理,普伦蒂斯霍尔(第3版)
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