【摘 要】
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针对二维电泳凝胶图像匹配过程中,由于图像局部非线性形变导致的伪匹配和漏匹配问题,本文提出了一种结合灰度分层和几何分块的自动匹配算法。首先,依据灰度和几何位置对蛋白质点进行分组,采用形状上下文特征,结合归一化互相关法对蛋白质点进行粗匹配;然后,以粗匹配结果作为标记特征点,采用几何相似性准则,对未匹配点进行精确匹配;最后,采用局部仿射变换模型,验证匹配的正确性,去除伪匹配和漏匹配。通过对不同来源的凝胶
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针对二维电泳凝胶图像匹配过程中,由于图像局部非线性形变导致的伪匹配和漏匹配问题,本文提出了一种结合灰度分层和几何分块的自动匹配算法。首先,依据灰度和几何位置对蛋白质点进行分组,采用形状上下文特征,结合归一化互相关法对蛋白质点进行粗匹配;然后,以粗匹配结果作为标记特征点,采用几何相似性准则,对未匹配点进行精确匹配;最后,采用局部仿射变换模型,验证匹配的正确性,去除伪匹配和漏匹配。通过对不同来源的凝胶图像进行匹配实验,结果表明本算法能有效解决蛋白质点匹配中的伪匹配和漏匹配问题,可获得更为精确的匹配结果。
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