神经切片染色图像边缘的二次提取方法研究

针对神经切片染色图像的边缘模糊不连续、色泽不均匀、区域不规则的特点,提出了一种效果良好的神经切片染色图像边缘提取方法。通过改进的均值漂移滤波改善图像质量,获得第一次的连续边缘;考虑到切片图像的复杂性,对提取得到的连续边缘运用区域填充及数学形态学的方法处理后进行第二次边缘提取,从而提取到最终的较为准确、光滑的边缘;最后在人体周围神经组织切片图像上的实验证明,该方法具有提取效果好、抗噪声能力强等特点。

神经切片染色图像边缘的二次提取方法研究

针对神经切片染色图像的边缘模糊不连续、色泽不均匀、区域不规则的特点,提出了一种效果良好的神经切片染色图像边缘提取方法。通过改进的均值漂移滤波改善图像质量,获得第一次的连续边缘;考虑到切片图像的复杂性,对提取得到的连续边缘运用区域填充及数学形态学的方法处理后进行第二次边缘提取,从而提取到最终的较为准确、光滑的边缘;最后在人体周围神经组织切片图像上的实验证明,该方法具有提取效果好,抗噪声能力强等特点。

基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法研究

利用机器视觉能代替人眼进行测量和判断,研究基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法。使用基于机器视觉的运动动作特征提取算法,提取运动视频流中的关键帧,获取其感兴趣区域及其SIFT特征点,根据特征点计算动作图像的特征向量,将其当作AD-DWTAdaBoost算法的输入样本,采用基于AD-DWTAdaBoost的运动动作识别算法辨识样本中的运动动作后,使用改进均值漂移算法实时跟踪目标运动动作。实验结果表明:运动动作特征提取稳定性参数的极值和均值都处于稳定范围;识别不同运动动作所需时间速度倍率最高可达6.16%;各视频帧的中心距离误差基本都保持在15像素以下,并能实时跟踪运动动作。