【摘 要】
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色彩恒常性的实现中， 灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能. 针对上述问题， 提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法. 首先， 使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰， SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇; 其次， 以视觉词汇对应像素平均亮度为权重， 基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图; 然后， 采用直方图交叉核
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色彩恒常性的实现中， 灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能. 针对上述问题， 提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法. 首先， 使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰， SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇; 其次， 以视觉词汇对应像素平均亮度为权重， 基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图; 然后， 采用直方图交叉核函数计算图像间场景语义相似度， 并依据该相似度检索与测试图像场景语义相似的候选图像集; 最后， 所有候选
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全血细胞计数是医学诊断中评价健康状况的重要检测手段。为解决传统血细胞计数器及其他设备对血细胞人工计数程序繁琐且耗时较长的问题，提出了一种基于卷积神经网络的血液细胞识别算法，即基于Res2Net和YOLO对象检测算法对3种类型的血液细胞进行自动识别和计数。通过将Res2Net融入YOLO模型来提取更细粒度表示的多尺度特征和增加每个网络层的感受野范围，以提升血液细胞识别模型的性能。经过公开血液涂片图像
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