【摘 要】
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基于多光谱波段的优化理论,在白细胞图像各波段间相关性分析的基础上,对传统最大似然分类法进行改进,提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法.该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合,提高了分类准确度,克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点.实验结果表明,在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了 2 倍以上,为今后图像特征提取和
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基于多光谱波段的优化理论,在白细胞图像各波段间相关性分析的基础上,对传统最大似然分类法进行改进,提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法.该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合,提高了分类准确度,克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点.实验结果表明,在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了 2 倍以上,为今后图像特征提取和图像分割奠定良好的基础.
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