基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究

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基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究

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毕业论文范文题目：基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究，论文范文关键词：基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究
基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：进步生物医学药品的开发速度多年来始终是科研人员寻求的目标。跟着科技的发展,科研人员对其研究的力度,越来越大。丰富的果蝇品种,为科学家进行遗传学、发育生物学等科学研究提供了良好的实验动物模型。本文就果蝇复眼病变检测的机器视觉体系实际与技巧进行了体系的研究。该项工作是机器视觉技巧利用于医学图像范畴尤（文章此处忽略..）其是诸假如蝇之类的渺小生物样本的显微成像方面的新尝试,并且是一个非常值得研究的方向。本文分辨在果蝇复眼显微图像的采集、果蝇复眼病变特点的分析提取、病变的诊断辨认3个方面获得了较有功能的进展。基于机器视觉技巧,利用比较进步的JVC/TK-C721EC彩色摄像机、体视生物光学显微镜、美国NI公司的图像采集卡（文章此处忽略..）PCI-1409等仪器,组织跟实现了果蝇样本的采集工作,树破了果蝇复眼病变检测的硬件平台。采集到的果蝇复眼图像经平滑、加强、宰割、状况学操作等方法的预处理后;应用主动轮回、迭代次数的算法提取果蝇复眼轮廓;通过断定一一像素点的红色分量值,应用点运算的方法提取果蝇复眼坏区斑点的色彩特点。接着,应用Visua（略..）lC++实现了上述提取果蝇复眼病变斑点的算法打算。在VisionAssistant7.1平台下应用三种不同的方法实现了复眼轮廓的提取,并且跟VC++中处理的复眼坏区斑点图片结合实现了对果蝇复眼轮廓跟坏区斑点的同时提取跟给出打算成果。最后,以LabVIEW7.1软件为平台,以VisionAssistant（本文此处忽略..）7.1下处理单张图片的script为基本,树破主动化友爱的人机交互体系,实现了果蝇复眼病变主动辨认体系的设计。目前该体系与人工检测比拟,检测精度可达到90%,处理时光为0.7-0.9秒/张,为高效地测验果蝇一类受试对象的药物反应跟新药品的适应性检测提出行之有效的新方法。

以上为本篇毕业论文范文基于机器视觉的果蝇复眼病变图像辨认体系的研究的介绍部分。

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