基于BP神经网络的结核杆菌目标识别
结核杆茵的有效识别是实现结核杆菌显微图像自动分析的关键.论文针对萋尔一尼尔逊方法染色的显微图像,对结核杆菌的提取和识别进行研究.算法首先基于形态学top-hat变换对图像进行增强并进行阈值分割,然后对结核杆菌进行特征分析,定义并提取了包括颜色、形状和边界不规则性等在内的10个特征,最后运用BP神经网络进行识别.实验结果表明,该方法能够有效检测并识别结核杆菌.选取1 200个目标进行七折交叉验证,识别准确率达到98%.
结核杆菌、特征提取、神经网络
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TP391-41(计算技术、计算机技术)
2010-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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