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荧光图像增强去噪的自适应顶帽变换算法 被引量:1

An Adaptive Top-Hat Algorithm for Fluorescence Image Processing
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摘要 在用荧光显微镜观察细胞时,由于观测细胞的清洗不彻底、光照不均匀等原因,荧光图像往往会出现一些极小的颗粒,导致一些雾状的噪声出现,并且图像对比度不高,从而影响观测效果。针对这些问题,首先,利用数学形态学中的顶帽变换,增加图像的对比度;其次,改进和优化变换中的结构元素,通过对结构元素大小的选择,提出了一种自适应的荧光图像去噪算法。实验结果说明提出的算法是有效的。 When observing cells by fluorescence microscopy, because of the cells not completely clean, or uneven illumination, there is some mist noise in the fluorescence image,and the image's contrast is not high. These factors affect the observation results. In order to solve these problems, we firstly use the Top-Hat of the mathematical morphology to improve the contrast of the image; Secondly, we improve and optimize the structural elements in the transformation process, and put forward an adaptive denoising algorithm of fluorescence image by selecting of the structural elements. The result of the experiment shows that the advised algorithm is effective.
作者 于岩 成敏
出处 《电脑与电信》 2013年第4期42-44,共3页 Computer & Telecommunication
关键词 荧光图像 增强 去噪 自适应 顶帽变换 结构元素 fluorescence image denoising adaptive Top-Hat structural elements
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