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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101694721B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200910112618.6
申请日：2009-10-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，涉及一种藻类的定位。提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规的圆度判断方法如轮廓标记图法等。如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
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公开(公告)号：CN101604330B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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公开(公告)号：CN101604330A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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公开(公告)号：CN101694721A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910112618.6
申请日：2009-10-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，涉及一种藻类的定位。提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规的圆度判断方法如轮廓标记图法等。如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
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公开(公告)号：CN101556649B
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN200910111815.6
申请日：2009-05-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种藻类显微图像轮廓的提取方法，涉及一种图像处理与图像分割的方法，尤其是涉及一种是通过藻类特有的细胞外围轮廓特征将其从玻片背景环境中提取出来的方法，以利于后续对其鉴定与分析。提供一种藻类显微图像轮廓的提取方法，为藻类自动识别系统提供一种有效的轮廓提取手段。获取藻类显微图像，对藻类显微图像进行灰度化处理，获得藻类显微图像的累积灰度直方图；设定藻类图像的暗轮廓区域和亮轮廓区域；获取同时与暗轮廓区域和亮轮廓区域相邻的重叠区域；去除杂质及噪点标记，修复轮廓毛刺和缺刻，获得最终藻体细胞外围轮廓。
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