基于数据增强的胞状物图像分割方法研究

分享到

【作者】古彭
【学位年度】2023
【学位授予单位】西藏大学
【导师姓名】董志诚
【关键词】胞状物图像分割数据增强条件去噪扩散热扩散多域注意力机制
【摘要】随着科学技术的进步,图像处理技术也得到了提高。胞状物图像分割是图像处理的一个重要领域,同时也是生物学、医学、材料学等研究的重要环节。它可以帮助研究人员更清楚地了解胞状物的形态、结构和功能,为生物组织分析、材料结构量化分析以及病理诊断提供有力的依据。之前对胞状物图像分割多是运用人工分辨,或传统图像处理的方式。前者耗时耗力,容易受工作人员主观判断的影响,后者鲁棒性较差,对数据要求较高。因此,本文提出了基于数据增强的胞状物图像分割方法。该方法以课题组自建胞状物图像数据库和部分公开数据集作为图像源,主要...
【文献类型】学位论文