基于顺序形态变换的生物芯片图像网格化

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生物芯片图像网格化是对由生物芯片扫描得到的荧光成像中的信号(Foreground)和背景(Background)进行划分,以便提取各点的吸光度值、面积和吸光度比等荧光点的数据。网格化的准确与否决定了数据提取的正确性。提出了一种运用顺序形态变换理论实现生物芯片荧光图像网格化的方法,通过对百分位值在0~1之间的顺序形态进行变换,可实现像素灰度的极小值、中间值等多刻度值的灰度取值运算。理论分析表明,该算法能够识别信号与背景的边界,可去除噪声等非边界信息,能判断信号区域,可确定荧光点的边界和范围,可实现荧光
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