导读:本文包含了显微图像处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:神经丝蛋白质,图像处理,间隙统计法,K-means聚类分割算法
显微图像处理论文文献综述
涂雪滢,袁亮[1]（2018）在《基于图像处理的荧光显微神经丝运动跟踪研究》一文中研究指出神经丝蛋白质是具有细长突起的细胞中突起部分的重要组成单位,通过跟踪神经丝蛋白质,可以研究医学神经退行性方面的疾病.针对人工手动跟踪神经丝蛋白质效率低、主观性强等问题,提出了一种基于图像处理技术的神经丝蛋白质自动跟踪的全新方法.该项目构建了适应于视频中荧光显微下神经丝蛋白质运动目标检测的图像采集软件系统,通过MATLAB拆分视频获得每一帧神经丝蛋白质图像,研究了适合于该图像的预处理方法.采用间隙统计法对神经丝蛋白质图片进行分析处理,使用K-means聚类分割算法逐次收敛出不同类别的对象.利用主动轮廓模型将初始轮廓迭代收敛为神经丝蛋白质的轮廓.通过每一帧蛋白质的位置坐标,得到神经丝蛋白质的运动路径,从而达到跟踪的目的.系统能够有效的提取出视频中的神经丝蛋白质,实现实时跟踪,减少了运算时间,提高了跟踪精度.(本文来源于《新疆大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
涂雪滢[2]（2018）在《基于数字图像处理技术的荧光显微下神经丝自动跟踪研究》一文中研究指出视频监控检测技术是运用计算机技术将视频信息中的运动目标检测识别出来的技术,该技术目前已广泛应用于运动检测、生物医学、交通监视、人机交互、日常生活、视频索引、国防、天文观测、高校教室监控、图像检索等各个领域。近年来在医学领域也取得了不错的成果。当神经丝蛋白质过量表达时,神经信息的传输通道过载,不能有效的将信号传递给接收组织,导致骨骼肌萎缩,造成一系列神经退行性疾病。以往的神经丝标定方法是对神经丝进行免疫染色,之后进行人工手动标记,但是该方法需要大量的劳动力,且容易造成误差。故本文提出了一种基于数字图像处理技术的荧光显微下神经丝自动跟踪算法。本文分为叁个模块对神经丝蛋白质运动进行分析研究,分别为图像预处理模块、图像分割模块和特征提取模块。首先,对神经丝蛋白质运动视频做数字化处理,将神经丝蛋白质运动视频信息转化为机器可以识别的数字图像信息,然后将对神经丝蛋白质图像做图像复原和归一化处理,将所有图像转化成标准模式,并对神经丝蛋白质图像做图像增强。其次,对预处理后的图像做图像分割处理,采用阈值分割算法和关联检测法搜索整张图像中包含完整目标神经丝蛋白质的部分并分割该区域,并依据两帧间图像的联系检测提取出下一帧图像中目标神经丝蛋白质的位置区域,依据神经丝蛋白质自身的特征属性,采用k-均值聚类分割算法将目标区域中的神经丝蛋白质完整的分割出来。最后,对神经丝蛋白质图像进行特征提取,将k-均值聚类算法分割后的神经丝蛋白质图像转化为二值图像,并提取出二值化图像中神经丝的最大边缘曲线,将该曲线上的离散点作为参数活动轮廓模型的初始差值点对原始图像进行轮廓提取,得到神经丝蛋白质的轮廓曲线,建立相邻两帧图像间神经丝蛋白质的空间特征关系并判断神经丝蛋白质的运动方向,最终建立神经丝运动轨迹,达到跟踪的目的。在实验部分,本文通过对比基于Mean Shift算法、Kalman滤波算法、粒子滤波算法的目标跟踪算法和本文使用的图像处理算法对神经丝蛋白质运动视频做跟踪实验,发现基于图像处理的神经丝跟踪算法明显优于其他叁种算法,具有更好的跟踪精度和鲁棒性。(本文来源于《新疆大学》期刊2018-06-30）
石磊[3]（2018）在《皮肤癌组织的超光谱显微成像及图像处理》一文中研究指出基于TeO2晶体的声光可调滤波器(Acousto-Optic Tunable Filter,AOTF)是一种分光器件,它实现了光谱技术和图像技术的完美结合,在考古学、艺术保护、植被水资源控制、食品质量和安全控制、法医学、犯罪现场检测和生物医学等众多领域被广泛应用。超光谱成像技术是当前医学检测技术研究的一个前沿领域,它利用在宽范围内的很多很窄电磁波来提取有价值的信息。然而,目前国内研究主要应用在遥感方向,在医学方面对于疾病的检测、诊断和手术引导等,目前还处于理论实验阶段,仍然有许多问题需要解决。本文基于超光谱成像技术,进行了针对皮肤癌组织的超光谱显微图像研究。首先通过声光相互作用理论,解释了声光可调滤波器的工作原理。将声光可调滤波器与显微镜相结合,搭建超光谱显微成像实验系统。我们将皮肤癌组织作为研究对象,并通过实验得到了不同光波段的81个皮肤癌组织超光谱显微图像。由于光谱图像数据具有高维度,大数据量的特点,这给对皮肤癌组织的描述提供了更多的信息量。在图像空间领域,分析了皮肤癌组织的超光谱显微图像之间的相关性,这种相关性系数平均在0.9以上,体现了光谱间的连续性。并对超光谱图像数据主成分压缩处理和叁波段RGB图像融合。在光谱空间领域,构建图像光谱立方体,可以得到皮肤癌组织的光谱库。进一步研究发现,若已知病变区域光谱,通过光谱角匹配公式,就可以探知潜在的未知病变区域,实现对病变区域的定性、定量和定位的检测。最后,在皮肤癌组织光谱库中,依据异物异谱的特性,使用径向基支持向量机和BP神经网络模式识别方法来分类学习,分类结果可以清楚地得出不同的组织结构类型,进一步说明光谱数据的可视化优点。(本文来源于《福建师范大学》期刊2018-03-20）
李胜军,郑灼[4]（2017）在《基于显微成像与图像处理的工件表面漏光缺陷检测算法》一文中研究指出为了解决工件表面微米级针孔缺陷特征不明显而导致其难以检出的问题,提出了基于显微成像与图像处理的针孔漏光缺陷检测系统。首先,对针孔缺陷检测精度、视野覆盖范围进行分析,完成视觉系统设计,达到对缺陷清晰成像的目的。然后利用Canny分割与膨胀处理图像缺陷目标,遍历轮廓提取面积、长轴特征,通过加入缺陷坐标系模型,完成缺陷定性判断。实验测试结果显示:与当前缺陷检测技术相比,文中算法拥有更高的缺陷检出率。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2017年06期）
姚玉梅,韩鲁佳,杨增玲,刘贤[5]（2016）在《基于显微图像处理的不同种属肉骨粉鉴别分析》一文中研究指出以20个可靠来源的肉骨粉样品(猪源、禽源、反刍源)为研究对象,采用标准方法制备骨颗粒试样,并采用光学显微镜图像系统获取其显微图像。通过系列图像处理提取骨颗粒表面代表性腔隙的显微组织特性数据,计算所得腔隙的面积、周长、长短轴长度及比率。研究发现,猪、鸡、牛、羊肉骨粉骨颗粒腔隙的面积、周长和长短轴长度数据均为正态分布,且不同种属之间均有显着性差异。PLS-DA结果显示,基于骨颗粒腔隙的面积、周长特性数据可以鉴别哺乳动物源与鸡源肉骨粉,而基于长短轴长度数据的不同种属肉骨粉识别率均较低。独立验证集结果表明:基于面积、周长及其组合特性数据可以有效进行鸡源和哺乳动物源肉骨粉的鉴别分析,模型的判别正确率均达0.93。其中基于面积和周长组合特性数据的鉴别分析结果优于基于单一特性数据的结果。而基于骨颗粒显微图像处理,很难进一步对不同哺乳动物(反刍动物和猪)源性肉骨粉进行鉴别分析。(本文来源于《农业机械学报》期刊2016年S1期）
闫晓光[6]（2016）在《X光显微CT在激光微加工方面的应用及其图像处理》一文中研究指出利用激光诱导微结构已不仅能够实现材料的简单内部雕刻,现已可以在透明玻璃材料中雕刻出各种各样的彩色叁维图案,同时也可以雕刻出一些用肉眼不可见但在紫外光照射下能够呈现出不同颜色的图案,透明材料内部微通道乃至微腔的制作已逐渐成为现实。然而,对于这些内部微结构的叁维检测来说,却没有一套系统的方案以及对应的测量设备。随着CT技术的不断发展,特别是高分辨率显微CT的产生,其应用领域已经越来越广泛,现已有多篇文献报道了使用CT技术来检测各种微小物体叁维形貌的事例,显微CT已能够为各行各业的研究人员乃至临床应用提供高清晰、高对比度的叁维内部微结构图像,为其进一步分析提供了保障。本课题所属的项目需要研发出激光内雕微加工与X射线成像检测一体化设备,该设备的成功研发一方面能够用来检测材料内部的叁维微结构,同时也为激光内雕微加工的机理、工艺研究,以及对超快激光内加工的动力学过程研究均有重要意义。根据系统的研发进程并结合研发过程中遇到的一些问题,依次从激光内雕微通道的显微CT二维DR图像增强处理、X光显微CT在激光微加工方面的应用以及相关机械设计叁部分分别进行论述。首先,通过MATLAB软件的实验仿真确定了激光内雕PMMA微通道的显微CT二维DR图像的最佳增强处理方案,并相应开发了应用软件。其次,为了检测显微CT设备的分辨率,利用准分子激光刻蚀PMMA材料制作了横向分辨率为5um、纵向分辨率为8um的待检测样品。第叁,探讨了X光显微CT在聚酰亚胺微孔喷板方面的应用,研究了准分子激光刻蚀聚酰亚胺薄膜的打孔工艺,并通过X光显微CT的测量结果获得了控制激光打孔孔型的关键因素。最后,完成了项目中飞秒激光导光壳体及集气装置的设计、加工和装配,成功实现了在显微CT箱体内进行飞秒激光的叁维内雕加工。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-06-01）
王勋[7]（2016）在《基于图像处理的显微视觉自动调焦方法的设计与实现》一文中研究指出传统的显微视觉分析,一般是通过人眼或特定的分析软件观察,利用手动调焦获得显微视觉下物体的图像。随着显微镜的放大倍数越来越大,导致景深越来越小。因此,通过手动调焦无法保证Z在高度变化时显微视场中的目标快速达到最佳调焦位置。在大部分情况下,像微型零件的装配、显微细胞操作、集成电路组装等操作过程要求自动完成。因此,有必要研究基于图像处理的显微视觉自动调焦方法来保证操作过程的实时性和准确性。本文主要开展单细胞分析仪中显微视觉下的自动调焦方法和系统设计研究,完成的主要工作如下：(1)结合显微视觉自动调焦的特点和基于FPGA控制系统的自身要求,研究了以FPGA控制器为核心的单细胞显微视觉自动调焦方法,并开发了相应系统控制平台。(2)基于图像处理快速调焦算法的基础上,对基于图像处理显微视觉下的快速调焦算法进行了深入研究。针对目前算法的不足,采用光学成像系统离焦模型,推导了以模糊差异为参考量目标物离焦量的函数表达式,由离焦量的表达式调解Z轴上的电机,实现快速调焦。实验结果表明,仅需要两幅不同程度离焦的图像,就能够以较高精度估计出目标物的实际离焦量,从而实现快速有效的调焦。(3)改进了自适应变步长调焦点搜索算法,发展了基于图像处理的自适应变步长调焦点搜索算法。当远离最佳调焦位置时,任意清晰度评价函数上两点组成的直线与水平直线构成的夹角较小,增加调焦步长,实现粗调焦；当处于最佳调焦位置附近时,减小调焦步长,实现细调焦。实验结果表明：该算法在保持调焦精度的前提下,可以对基于灰度时域的清晰度评价函数实现快速调焦。(4)为了能很方便的对显微视觉下自动快速调焦结果进行观察和对底层硬件进行控制。研究了PC平台下显微视觉软件的开发、底层硬件设备驱动程序和快速调焦算法的设计和编写。完成基于VS2010平台下的显微视觉软件开发,该软件可以实现对显微视觉下的图像进行处理和对底层硬件进行控制。(本文来源于《广西师范大学》期刊2016-04-01）
杨小青,杨秋翔,杨剑[8]（2016）在《基于形态学的显微细胞图像处理与应用》一文中研究指出为提高医学诊断的准确率和效率,提出了基于形态学的显微细胞图像分析理论来完成对图像的分类、识别与分析.首先,对图像边缘检测算法及流域分割算法进行介绍,设计了完整的基于形态学的显微细胞图像处理方法,有效解决了图像处理中遇到的光照不均匀、染色产生的斑点等问题.然后,在图像分析阶段,把显微细胞图像形态学分析应用到血液病诊断中,同时做了细胞计数及形态参数提取并给出验证结果,最后再对细胞病医学诊断做了初步的理论尝试,研究结果与实际值相比误差小于3%.实验表明本文提出的图像分析理论在细胞病医学诊断上具有一定的应用价值.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2016年03期）
齐龙,蒋郁,李泽华,马旭,郑志雄[9]（2015）在《基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法》一文中研究指出稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。(本文来源于《农业工程学报》期刊2015年12期）
谢瑜,曾凤,周赟磊,刘翀[10]（2015）在《细胞显微操作的自动调焦及图像处理》一文中研究指出随着现代生物医学技术研究的不断深入,研制高精度、高效率的细胞操作机器人已成为国际学术界和工业界的焦点。本文以优化显微操作机器人的操纵空间和操作流程为目的,应用自调焦图像算法评价、机械手运动控制和主从机通信等技术实现了基于自动调焦定位的细胞操作方案。首先,以斑马鱼卵细胞为例,结合一类球形卵细胞的对称性及细胞定位操纵中定位特点,对不同聚焦函数进行评价及图像处理算法优化,提出适宜细胞操纵的自动调焦定位方法。其次,以精确度和快速性为依据,对不同图像分割与识别算法进行评价,提出最适宜细胞和注射针的自动化识别及定位算法。最后,通过RS-232串口通讯,实现了上位机对机械手自动化操纵控制。试验结果表明,提出的自调焦定位操纵策略运行稳定、精度高,满足细胞显微操作机器人的高精度及自动化操作的要求。(本文来源于《中国科技论文》期刊2015年10期）
显微图像处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
视频监控检测技术是运用计算机技术将视频信息中的运动目标检测识别出来的技术,该技术目前已广泛应用于运动检测、生物医学、交通监视、人机交互、日常生活、视频索引、国防、天文观测、高校教室监控、图像检索等各个领域。近年来在医学领域也取得了不错的成果。当神经丝蛋白质过量表达时,神经信息的传输通道过载,不能有效的将信号传递给接收组织,导致骨骼肌萎缩,造成一系列神经退行性疾病。以往的神经丝标定方法是对神经丝进行免疫染色,之后进行人工手动标记,但是该方法需要大量的劳动力,且容易造成误差。故本文提出了一种基于数字图像处理技术的荧光显微下神经丝自动跟踪算法。本文分为叁个模块对神经丝蛋白质运动进行分析研究,分别为图像预处理模块、图像分割模块和特征提取模块。首先,对神经丝蛋白质运动视频做数字化处理,将神经丝蛋白质运动视频信息转化为机器可以识别的数字图像信息,然后将对神经丝蛋白质图像做图像复原和归一化处理,将所有图像转化成标准模式,并对神经丝蛋白质图像做图像增强。其次,对预处理后的图像做图像分割处理,采用阈值分割算法和关联检测法搜索整张图像中包含完整目标神经丝蛋白质的部分并分割该区域,并依据两帧间图像的联系检测提取出下一帧图像中目标神经丝蛋白质的位置区域,依据神经丝蛋白质自身的特征属性,采用k-均值聚类分割算法将目标区域中的神经丝蛋白质完整的分割出来。最后,对神经丝蛋白质图像进行特征提取,将k-均值聚类算法分割后的神经丝蛋白质图像转化为二值图像,并提取出二值化图像中神经丝的最大边缘曲线,将该曲线上的离散点作为参数活动轮廓模型的初始差值点对原始图像进行轮廓提取,得到神经丝蛋白质的轮廓曲线,建立相邻两帧图像间神经丝蛋白质的空间特征关系并判断神经丝蛋白质的运动方向,最终建立神经丝运动轨迹,达到跟踪的目的。在实验部分,本文通过对比基于Mean Shift算法、Kalman滤波算法、粒子滤波算法的目标跟踪算法和本文使用的图像处理算法对神经丝蛋白质运动视频做跟踪实验,发现基于图像处理的神经丝跟踪算法明显优于其他叁种算法,具有更好的跟踪精度和鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
显微图像处理论文参考文献
[1].涂雪滢,袁亮.基于图像处理的荧光显微神经丝运动跟踪研究[J].新疆大学学报(自然科学版).2018
[2].涂雪滢.基于数字图像处理技术的荧光显微下神经丝自动跟踪研究[D].新疆大学.2018
[3].石磊.皮肤癌组织的超光谱显微成像及图像处理[D].福建师范大学.2018
[4].李胜军,郑灼.基于显微成像与图像处理的工件表面漏光缺陷检测算法[J].组合机床与自动化加工技术.2017
[5].姚玉梅,韩鲁佳,杨增玲,刘贤.基于显微图像处理的不同种属肉骨粉鉴别分析[J].农业机械学报.2016
[6].闫晓光.X光显微CT在激光微加工方面的应用及其图像处理[D].北京工业大学.2016
[7].王勋.基于图像处理的显微视觉自动调焦方法的设计与实现[D].广西师范大学.2016
[8].杨小青,杨秋翔,杨剑.基于形态学的显微细胞图像处理与应用[J].计算机系统应用.2016
[9].齐龙,蒋郁,李泽华,马旭,郑志雄.基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法[J].农业工程学报.2015
[10].谢瑜,曾凤,周赟磊,刘翀.细胞显微操作的自动调焦及图像处理[J].中国科技论文.2015
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