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论文摘要
提高生物医学药品的开发速度多年来一直是科研人员追求的目标。随着科技的发展,科研人员对其研究的力度,越来越大。丰富的果蝇种类,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系统理论与技术进行了系统的研究。该项工作是机器视觉技术应用于医学图像领域尤其是诸如果蝇之类的细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。本文分别在果蝇复眼显微图像的采集、果蝇复眼病变特征的分析提取、病变的诊断识别3个方面取得了较有成效的进展。基于机器视觉技术,利用比较先进的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PCI-1409等仪器,组织和完成了果蝇样本的采集工作,建立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、增强、分割、形态学操作等方法的预处理后;运用自动循环、迭代次数的算法提取果蝇复眼轮廓;通过判断逐个像素点的红色分量值,运用点运算的方法提取果蝇复眼坏区斑点的颜色特征。接着,运用Visual C++实现了上述提取果蝇复眼病变斑点的算法方案。在Vision Assistant 7.1平台下运用三种不同的方法实现了复眼轮廓的提取,并且和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和坏区斑点的同时提取和给出计算结果。最后,以LabVIEW 7.1软件为平台,以Vision Assistant 7.1下处理单张图片的script为基础,建立自动化友好的人机交互系统,完成了果蝇复眼病变自动识别系统的设计。目前该系统与人工检测相比,检测精度可达到90%,处理时间为0.7-0.9秒/张,为高效地检验果蝇一类受试对象的药物反应和新药品的适应性检测提出行之有效的新方法。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 研究的目的与意义1.1.1 果蝇为样本的优点1.1.2 研究的目的与意义1.2 国内外机器视觉发展现状1.3 论文工作以及组织结构第二章 图像识别系统的理论基础2.1 机器视觉概念2.1.1 机器视觉引入2.1.2 机器视觉优缺点2.2 机器视觉的系统构成和分类2.2.1 系统构成2.2.2 工作原理2.3 果蝇复眼组成及颜色的变异2.4 软件系统2.4.1 LabVIEW7.12.4.2 视觉开发软件概述2.4.3 Visual C++6.02.5 VC++图像处理基础2.5.1 设备无关位图(DIB)2.5.2 BMP文件格式简介2.5.3 建立VC++图像处理的类库2.6 本章小结第三章 机器视觉系统的软硬件3.1 系统设计思路3.2 系统模块化3.3 光源3.3.1 光源的分类及其特性3.3.2 光源的照射方式3.4 镜头3.4.1 镜头的基本结构3.4.2 镜头的接口3.4.3 镜头的性能指标3.5 CCD相机3.5.1 CCD相机的基本组成3.5.2 CCD相机的相关特性参数3.5.3 CCD相机的分类3.6 图像采集卡3.6.1 图像采集卡的基本原理3.6.2 线扫描相机的数据采集3.6.3 面扫描相机的数据采集3.7 生物光学显微镜3.8 软件设计3.8.1 整体设计思路3.8.2 图片采集部分3.8.3 图片处理部分3.9 本章小结第四章 果蝇复眼显微图像采集模块设计4.1 果蝇复眼采集的软件开发4.1.1 计算机控制摄像模块4.1.2 显微图像的计算机采集4.2 本章小结第五章 果蝇复眼图像处理方法的研究5.1 引言5.2 图像处理基础5.3 果蝇复眼图像平滑方法的研究5.4 果蝇复眼图像增强的方法研究5.4.1 直方图均衡算法基本原理5.4.2 对果蝇复眼图像的灰度均衡操作5.5 果蝇复眼图像分割方法的研究5.6 形态学操作5.6.1 腐蚀和膨胀5.6.2 开运算和闭运算5.6.3 果蝇复眼图像形态学处理5.7 图像特征提取方法的研究5.7.1 果蝇复眼轮廓的特征提取5.7.2 果蝇复眼坏区斑点的颜色特征提取5.8 本章小结第六章 果蝇复眼病变图像识别系统的实现6.1 系统结构功能6.2 果蝇复眼轮廓的提取模块6.2.1 三种方法提取复眼轮廓6.2.2 三种方法的比较6.3 果蝇复眼坏区斑点的提取模块6.3.1 实现步骤和部分程序代码6.3.2 处理后的效果图6.4 果蝇复眼轮廓和坏区斑点的同时提取6.5 LabVIEW平台下的系统实现6.6 本章小结第七章 结论与展望7.1 结论7.2 展望参考文献致谢攻读学位期间主要的研究成果
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