基于Zernike矩和感知机神经网络的白细胞显微图像分类的研究  

Research on Classification of Leukotyte Microscopic Image Using Zernike Moments and Perceptrons Network

作　　者：张立伟[1] 张亚平[2] 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001 [2]黑龙江科技学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《吉林师范大学学报（自然科学版）》2007年第3期82-84,共3页Journal of Jilin Normal University:Natural Science Edition

摘　　要：本文介绍了用Zernike矩和感知机神经网络识别白细胞的方案.采用数字图像处理技术和模式识别技术实现了白细胞显微图像的自动识别.试验结果表明,利用白细胞显微图像不同阶Zernike矩形成矩向量作为特征,再利用感知机神经网络进行识别分类具有很好的识别效果.The scheme of automated recognition of leukotyte microscopic image was presented in this paper. The leukotyte was recognized automately using digital image processing technique and pattern recognition technique. Experiment results showed that it was well - content to recognize leukotyte microscopic image using the zernike moments vector as characteristics and perceptrons network.

关 键 词：ZERNIKE矩 感知机神经网络 白细胞 自动识别 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]