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針對顯微圖像中的微目標檢側(cè)與識別，提出了一類驀于三次B樣條函數(shù)多尺度小波變換，該變換通過零交叉或模極值檢測圖像的邊緣，在分解和重建時采用一種墓于濾波器系數(shù)特征的離散快速算法。為除去由噪聲引起的虛假邊緣，建立了邊緣點檢側(cè)的
自適應悶值方法。為實現(xiàn)微目標的識別，采用了一類簡單有效的快速聚類算法。最后采用含隨機噪聲的模擬圖像和顯徽圖像進行算法比較與驗證，實驗結(jié)果證明了這些算法的有效性。
關(guān)鍵詞:邊緣 檢測目標 識別 小波變換 快速聚類 顯微圖像
邊緣是圖像對視覺的最主要特征，它的提取是圖像分割、圖像識別的基礎(chǔ)。邊緣提取方法通常分三步:求出原始圖像橫向和縱向的梯度圖像;利用橫向和縱向的梯度計算模值和幅角值;沿幅角方向求模極大值，獲得所需邊緣。Canny川提出邊緣檢測算子應滿足以下三個判斷準則:信噪比準則、定位精度準則以及單邊緣響應準則，并由此推導出了最佳邊緣檢測算子-Canny算子。基于多尺度邊緣檢測算子思想，M公城[l]提出小波(wavelets)變換極大值方法，并用于分析信號的奇異性和圖像的邊緣。小波極大值方法給出了重構(gòu)圖像信息的一種新方法，它能從圖像邊緣的屬性上擴展解決圖像處理問題的方法，因此小波在視覺的初級處理中具有極其重要的意義和應用。
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