基于圆度判别的生物芯片图像倾斜校正算法

针对现有生物芯片荧光图像倾斜校正算法所存在计算速度较慢的问题,本文提出了一种基于圆度判别思想的倾斜校正算法。算法对荧光图像进行预处理,并获取二值图像中类圆形样点对象的轮廓边缘,再根据圆度判断出一行中最接近圆的两个类圆形样点,取其质心并计算出连接两个质心的直线斜率,从而得出荧光图像的倾斜角度并对其进行校正。实验证明,本文所提出的算法在计算速度上有着明显的提高,尤其在处理大尺寸的荧光图像时,计算时间只有略微增加,校准误差较小,可应用于大量生物芯片荧光图像的校正。

基于数字图像处理的微内孔质量检测技术

通过对微内孔边缘几何特征的研究,提出了一种有效检测微内孔质量的方法。通过中值滤波、灰度阈值变化等图像处理技术,准确地提取了微内孔的边缘,并将最小二乘圆拟合算法与一种新的圆度判定算法综合应用于微内孔的几何特征识别过程中。实验结果证明,该方法具有检测结果准、检测精度高等特点,能够满足微内孔质量检测的要求。

基于图像处理的微小孔光学特征识别技术研究

对微小孔的成型结构特点和边缘光学特征进行了研究,提出了一种有效检测微小孔质量的方法。通过中值滤波、灰度阈值变化等图像处理技术,准确地提取了微小孔的边缘,并将最小二乘圆拟合算法、新圆度判定算法和锥度检测算法综合应用于微小孔的几何结构识别过程中。实验结果证明,本方法具有检测结果准确、检测精度高等特点,能够满足微小孔质量检测的要求。