【作者】 麻硕士； 侯振杰； 裴喜春； 潘新；

【Author】 Ma Shuoshi1, Hou Zhenjie 2, Pei Xichun 2, Pan Xin2 (1 College of Mechanical and Electrical Engineering of Inner Mongolia Agriculture University, Hohhot 010018,China;2 College of Computer and Information Engineering of Inner Mongolia Agriculture University, Hohhot 010018,China)

【机构】 内蒙古农业大学机电工程学院； 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院；

【摘要】 针对骨髓细胞图像的特点,采用连续小波变换对图像进行了处理,在消除原始图像噪声的同时,从不同的角度检测出图像的主要边缘。采用两级神经网络,利用基于神经网络的GHA算法获得图像的三个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。更多还原

【Abstract】 Aiming at the characteristics of the marrow cell image, adopts continuous wavelet transform process so that main edges can be detected from different angle in the meanwhile original image noise being eliminated. Adopt two neural networks: Using Principal Component Analysis based neural network (GHA) to acquire three principal components and using Simulated Annealing(SA) and BP network to class and recognize the marrow cells.更多还原