动态散斑活动图像的无监督学习分割
光学
2014-08-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了基于应用于动态激光散斑图像序列的计算智能技术的决策模型设计。这些模型旨在识别被来自激光的相干光束照射的生物样本的图像区域。场图像使用自组织映射投影进行伪彩色处理。该过程通过对图像序列中每个像素随时间变化的强度应用一组描述符来执行。这些模型使用根据具体应用选择的描述符以提高有效性。我们展示了所提出技术用于评估生物组织的两个应用实例。所得结果令人鼓舞，并且显著优于使用单一描述符所获得的结果。
引用
@article{arxiv.1408.3818,
title = {Unsupervised learning segmentation for dynamic speckle activity images},
author = {Lucia I. Passoni and Ana I. Dai Pra and Gustavo J. Meschino and MArcelo Guzman and Chistian Weber and Héctor Rabal and Marcelo Trivi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.3818},
year = {2014}
}