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为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号
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数学形态学历史(Mathematical Morphology) 一、什么是形态学处理 二、基本处理定义 三、形态学变换 四、形态学变换的应用 五、灰度图像形态学 六、要点总结 上机实习
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6.1 数学形态学概述 6.2 数学形态学基本算法 6.3 二值图像的形态学处理 6.4 灰值形态学
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9.1 概述 9.1.1 数学形态学的发展简史及基本思想 9.1.2 几个基本概念 9.2 二值形态学 9.2.1 二值腐蚀 9.2.2 二值膨胀 9.2.3 二值开运算 9.2.4 二值闭运算 9.3 灰值形态学 9.3.1~9.3.4 灰度腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 9.3.5 灰值形态学梯度 9.3.6 高帽变换和低帽变换 9.3.7 开-闭运算和闭-开运算
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第一节 组织形态学技术- 制片技术 Ø 组织制片的意义和目的 Ø 组织标本制作的方法 Ø 组织切片标本制作的基本程序 第二节 组织形态学技术-切片染色技术 • 常用组织切片染色技术 • 原位蛋白质检测 • 原位核酸检测 • 原位细胞增殖和凋亡检测
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1.掌握形态学实验技术基本方法和技能 2.熟悉一氧化碳中毒模型复制的基本程序 3.熟悉实验论文撰写的方法与步骤 4.了解图像分析和激光共聚焦显微镜技术应用
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提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法,并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography,OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理,并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元,初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体,并将其转化为结构元素格式,以图像二维熵定义抗体适应度,根据子图像本身结构特征信息,寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测,合并各子图的分割结果,实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性
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一、形态学发展阶段初创期 1664年,英人虎克用于观察霉菌的单筒复式显微镜
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1、了解交通事故的类型、法医学鉴定目的及常见道路交通事故的原因 2、掌握行人损伤的机体形态学特征及损伤类型; 3、掌握驾驶员及乘客(包括前排及后坐乘客的机体损伤形态学特征;
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细菌形态学检查的意义 ·是细菌分类和鉴定所不可缺,并可为细菌进一 步鉴定提供依据 可以迅速了解临床标本中有无细菌及大致的数 量,并可根据其形态、结构和染色性大致决定 其种属,对临床及时选用抗生素有一定参考意义
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