关键词： 微观形貌   组织特征   目标测量   定量分析  

摘要： 本文基于LabVIEW的图像处理与可视化编程分析模块,建立微观形貌目标测量和微观组织定量分析系统,以拓展软件功能和提高测试分析效率。对于方形和圆形微孔组织形貌像进行灰度变换,对阈值分割图像进行边缘检测和轮廓提取,利用卡钳测量模块对方格尺寸和圆孔直径进行测量并与标准值进行比对,测量误差均在允许误差范围内,证明图像处理与分析的准确性。对颗粒形貌的感兴趣区域进行灰度变换,高斯滤波方法图像增强,经阈值分割后,对图像进行腐蚀形态学处理与重构,提取颗粒特征半径,并计算各个颗粒占感兴趣区域的面积百分比组成,实现微观组织特征的定量分析。

关键词： 肺结节   肺癌   分割  

摘要： 随着计算机图像处理技术的不断进步和医学图像样本的不断丰富,计算机肺结节辅助识别技术在医学图像处理领域的应用前景越来越广阔。肺结节实体分割为能够从CT图像中检测、分割肺结节,提高发现早期肺癌的概率,提高患者的生存率,具有非常重要的临床意义。文章对肺结节分割的定义进行了详细介绍,并重点阐述了该专利技术的现实意义;主要以CNABS、CNTXT、VEN、WOTXT、USTXT等数据库的检索结果为分析样本,从专利文献的视角对肺结节计算机辅助诊断技术的发展进行了全面的数据统计以及分析,阐述了与肺结节计算机辅助诊断技术相关的国内外专利的申请情况。

关键词： 测绘工作   计算机技术   遥感图像处理技术   雷达遥感   微波  

摘要： 测绘工作是一项专业性较强的工作,同时也是采矿、工程建设等工作开展的基础内容,测绘工作质量的高低直接影响对到后续相关联工作的开展产生深远的影响.鉴于此,文章主要就测绘领域中遥感图像处理技术的实际应用情况展开分析,在了解遥感图像处理技术内容基础上,全方位在测绘工作中全方位践行应用.

关键词： 数字图像处理软件   面对对象   VC++  

摘要： 现阶段,采用数字图像处理软件进行图像处理已经得到了较为广泛的应用。文章首先简要阐述了两种常见的数字图像处理软件,进而分别从面对对象技术应用、原始图像类设计、图像处理类设计、用户界面设计4个方面分析具体的数字图像处理软件设计方法,切实提升数字图像处理水平,优化软件设计效果。

关键词： 电子文件   图像处理软件   印前处理   常见问题   颜色变化   相关软件   灵活运用   图文  

摘要： 随着图像处理软件的版本不断更新、功能不断强大,印前处理电子文件越来越为复杂。尤其是绘图册、地理图册等带有大量图文、线条、高精度图像的电子文件,经常会出现图文丢失、颜色变化、图文改变等现象。通过调整软件的设置,可以有效解决印前处理中存在的常见问题。

关键词： 图像处理软件   社交平台   手机摄影   发展的趋势   简单快速   丰富多样   云端存储   操作方式  

摘要： 简单快速的操作方式就不能和艺术表现画等号吗?当然不是,便捷才是社会发展的趋势。全民摄影时代,手机的普及和应用成为最大的"推手",手机摄影的特点是便捷:拍摄便捷,随手就拍,不干扰被摄者;后期调节便捷,可使用丰富多样的图像处理软件实现创想;分享便捷,即拍即分享,上传至各种社交平台或云端存储只需几秒钟……如此流畅的操作,可以说是许多苦学摄影几十年的人此前无法想象的事。

ISBN: (纸本)9787302592037

关键词： 食品健康   图像分割   文字识别   信息提取  

摘要： 食品是人类生存和发展最基本的物质,当今我国经济高速发展,我国食品产业集群也呈现高速发展态势,伴随着经济发展实现了跨越式发展。但是对于食品而言,安全和健康是最基本的要求,如何加强促进健康素养,规范健康科普工作,为公众提供科学权威的食品健康科普知识,在目前我国人民日常生活中显得尤为重要。鉴于现实的需求,本文主要研究并开发一种食品成分识别系统,适用于市场上所有有包装的食品,根据食品包装材料上的成分信息,提示用户该食品的成分是否健康、有无添加剂、哪一类人群适合食用、食用时有什么禁忌等。该系统对用户友好,且使用方便,适用所有人群,能有效帮助用户了解该食品商品中成分的信息,并对此做出鉴别。在技术方面,以数字图像处理技术为基础,梳理本文中涉及到的去噪、分割算法以及文字识别技术,着重探讨了基于深度学习的去噪、分割算法和基于深度学习的文字识别技术。本文开发一个简单的食品包装图像识别系统,将待检测食品的包装标识图像进行去噪、分割,得到目标文字图块;然后根据文字识别技术,对目标文字图块进行文本提取,得到对应的文本信息;接着将文本信息与预设食品专业词典进行匹配分词,得到分词结果;最后根据分词结果对所检测食品进行食品成分识别。通过该方法,能对检测的食品包装标识图像上的食品成分信息进行提取,实现了对食品中成分信息的有效识别,对用户感兴趣的成分信息提供在线科普,帮助用户快捷地判断食品中是否含有添加剂或有害成分,或者食用禁忌等问题。总之,本文中研究并开发的基于数字图像处理技术的食品成分识别系统,经过检测能有效识别食品包装中标识的成分信息,并在生活中协助用户了解该食品商品中成分信息的健康、安全级别,对于提升用户食品健康方面有十分积极的意义。

ISBN: (纸本)9787111697435

关键词： 水稻   花期和穗粒相关性状   自动化图像处理   深度学习   经济型表型分析  

摘要： 水稻生产对保障中国粮食安全具有重要意义,进一步提高其产量是应对潜在粮食短缺风险的关键举措。水稻产量同时受基因和环境因素影响,是一个高度复杂的性状。因此深入研究水稻关键生育时期对解析水稻产量形成具有重要意义。花期和穗粒相关性状是对水稻产量形成和评估的重要依据,二者有明确的联系,且在高产水稻遗传育种和栽培管理中均扮演着重要角色。 高通量基因组学是科学家们精准鉴定水稻关键农艺性状基因位点、设计优良品种的利器之一。然而,基因组学研究需要大规模、高质量的表型数据作为支撑,受到基于人工的传统表型方法掣肘,因此亟需自动化、高效率的水稻表型方法。受限于技术和硬件成本,当前对水稻花期和穗粒相关性状的表型鉴定仍主要依靠人工,限制了表型统计的监测频率、规模和数据可靠性。计算机视觉、图像处理和深度学习技术已在水稻花期和穗粒表型分析方面取得了一定进展,在减少人工干预的同时,有望提高数据采集和表型分析的准确度。本研究与上海市农业生物基因中心和中科院国家基因研究中心合作,构建了水稻花期及穗粒表型图像集的获取方法,并从图像特征量化提取和自动化分析角度出发,自主设计了一套经济性高、实用性强的水稻花期及穗粒表型数据分析方法。 花期性状分析方面,本研究设计了半自动工作流程以辅助人工标注稻穗、构建了稻穗分割数据集、训练了稻穗分割模型。在前期工作的基础上,本研究提高了花药对象检测算法的准确度和泛化能力,并结合花药和稻穗对象进一步发掘了与开花关键时段相关的性状。算法分析结果与人工统计数据对比结果为:（1）基于图像分析花药数和花药面积的决定系数（R）分别为0.90、0.86（n=150张图像,P<0.001）;（2）算法基于开花穗区面积分析始花时刻的平均相对误差（MRE）为3.92%,R为0.72;（3）算法基于花药数和花药面积分析盛花时刻的MRE分别为3.76%、3.59%,R分别为0.76、0.77（n=1683次测量,P<0.001）。穗粒分析方面,根据本研究提取的花期相关性状表型组数据,由合作团队挑选了18个开花特征相近的品种进行穗粒相关性状分析。本研究设计了一种无需脱粒、直接通过稻穗图像考察每穗粒数和多种穗粒相关性状的智能表型解析算法,可从图像中快速提取完整穗粒并量化分析其粒长、粒宽、长宽比、圆形度和颜色等多种穗粒相关性状。在室内定点拍摄的18个水稻品种中,算法对每穗粒数分析结果的MRE和R分别为5.48%、0.95（n=4930粒,P<0.001;基于图像）和9.02%、0.88（n=4191粒,P<0.001;基于实际稻穗）;长宽比分析结果与人工统计的MRE和R为8.36%、0.84（n=1454粒,P<0.001;基于图像）。此外,通过聚类分析可将所试18个品种在欧式距离3.8处分为4类,与人工聚类分析结果相似,可高效区分不同水稻品种间的穗粒性状差异。 结果表明,本研究构建的分析算法使用便捷、成本较低、易于推广,性状分析结果具有生物学意义。因此,本研究适用于对精确度和泛化性要求较高的花期和穗粒性状快速鉴定工作,改进了以往表型研究在这一领域的不足,以期在提高当前水稻育种及栽培中品种对比效率的同时,提供标准统一、获取成本较低的表型组数据,辅助育种学家制定更精准有效的育种策略。