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题名基于级联与组合属性形态学滤波的模糊边界目标识别
被引量：2
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作者
蒋先刚
张盼盼
盛梅波
胡玉林
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机构
华东交通大学理学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期220-225,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61262031)
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文摘
应用属性形态学的属性准则级联与组合处理方法对模糊边界目标图像进行滤波,研究面积、面积亮度对比、形状、拓扑高度和后代数等属性形态学滤波原理及滤波适应性。通过最大树节点属性计数方式对模糊边界细胞进行精确统计,利用基于连通域灰度层次的拓扑分布节点属性描述和修剪方法,实现模糊边界分割和粘连目标识别,并采用柔性结构元素对复杂边界图像进行规约性滤波。实验结果表明,与现有目标识别方法相比,该方法能有效排除模糊目标图像中非感兴趣区域的背景干扰,提高对各类细胞的识别精度。
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关键词
属性形态学滤波
面积亮度对比滤波
矢量属性
面积属性
细胞图像
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Keywords
attribute morphological filtering
area brightness contrast filtering
vector attribute
area attribute
cell image
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于面积稳定性与形状属性的杆状区域分割
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作者
蒋先刚
何晓岭
范自柱
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机构
华东交通大学理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1261-1265,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61262031
61263032)
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文摘
针对不同光学环境下模糊图像和复杂形状交叠图像中目标区域的分割问题,研究了基于属性形态学分析的杆状区域的滤波和提取方法。应用连通域的面积稳定性和形状属性特征对模糊边界的杆状目标进行滤波,连通域变换中的面积稳定性有效控制粘连细胞等大区域的形成,而形状属性以个体模板目标有效规约连通域的生长和修剪。实验表明:组合属性形态学方法有效地排除了非杆状物等背景干扰,有效分割出的目标像素达90%左右,识别出的目标区域达96%。该方法有效提高了用连通域表示的特定形状区域的分割精度和鲁棒性。
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关键词
属性形态学滤波
面积稳定性
细长度属性
区域分割
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Keywords
attribute morphology filtering
area stability
elongation
region segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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