[發明專利]寄生蟲蟲卵圖像識別方法在審
| 申請號： | 201810487123.0 | 申請日： | 2018-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN110516505A | 公開（公告）日： | 2019-11-29 |
| 發明（設計）人： | 朱姝 | 申請（專利權）人： | 朱姝 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 寄生蟲蟲卵 空間域 圖像 邊緣檢測 圖像識別 變換域 人工神經網絡 分解 尺度空間 類別樣本 模式識別 雙重檢測 特征向量 梯度算子 圖像變換 圖像信息 采集點 域變換 小波 | ||
【權利要求書】：
1.寄生蟲蟲卵圖像識別方法，包括寄生蟲蟲卵類別樣本、待識別圖像，其特征在于，還包括以下步驟：
S1，獲取來自寄生蟲蟲卵采集點的待識別圖像，在空間域中進行分解域變換，使圖像信息分解到的多個尺度空間中；
S2，利用空間域梯度算子進行待識別圖像的邊緣檢測；
S3，在圖像變換域中，利用小波進行待識別圖像的邊緣檢測；
S4，提取空間域和變換域中邊緣檢測獲取的待識別圖像的特征向量；
S5，利用人工神經網絡進行模式識別，將寄生蟲蟲卵類別樣本進行離線訓練，確定權值，與S4獲得的特征向量進行運算，實現待識別圖像的識別。
2.根據權利要求1所述的寄生蟲蟲卵圖像識別方法，其特征在于，所述S1中的分解域變換采用小波多尺度分解域變換。
3.根據權利要求1所述的寄生蟲蟲卵圖像識別方法，其特征在于，所述S2中的梯度算子采用高斯拉普拉斯算子。
4.根據權利要求1所述的寄生蟲蟲卵圖像識別方法，其特征在于，所述S3中的邊緣檢測結果采用鏈表進行記錄。
5.根據權利要求1所述的寄生蟲蟲卵圖像識別方法，其特征在于，所述S4中的特征向量采用統計特征。
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