图像分析系统
金相图像分析系统
功能说明 自动评级 自动评级 自动评级 辅助评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 辅助评级 辅助评级 辅助评级 辅助评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级 自动评级
自动评级
自动评级 辅助评级 辅助评级 辅助评级 辅助评级 辅助评级 自动评级
二、软件安装 ㈠ 加密狗安装 -------------------------------------------------- 7 ㈡ 视频采集卡的安装 ----------------------------------------- 7 ㈢ 软件安装 ----------------------------------------------------- 7
五、系统功能 ㈠ 视频采集卡型号选择 -------------------------------------- 26 ㈡ 演示全部模块 ----------------------------------------------- 26 ㈢ 设置系统参数 ----------------------------------------------- 26
四、核心功能 ㈠ 自动评级 ----------------------------------------------------- 12 ㈡ 新建报告 ----------------------------------------------------- 20 ㈢ 打开报告 ----------------------------------------------------- 20 ㈣ 几何测量 ----------------------------------------------------- 20 ㈤ 查看图库 ----------------------------------------------------- 22 ㈥ 定倍打印 ----------------------------------------------------- 23 ㈦ 图像拼接 ----------------------------------------------------- 24
图像识别与处理技术
4 决策论法
匹配
最小距离分类器 以蝴蝶花的例子为例：
〈1〉为多色（w1 ）和多毛（w2 ）的两种蝴蝶花， 确定两个原形（或称模板）m1和m2 〈2〉对于一个未知模式向量x，判断x与m1 和m2 的距离，如果与m1的距离小于与m2的距离，则x 属于w1，否则属于w2 。
4 决策论法
x2 花瓣宽 多毛的 3.0 多色的 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 x1 花瓣长 x m1 m2
（
x∈wj ∈
其中Nj是属于模式类wj的模式向量的个数。 通过计算已知属于wj的模式向量的各分量的 均值得到原形模式向量mj
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
〈2〉计算x 与 mi的距离 dj(x) = || x – mj || j = 1, 2, … , M 其中 || a || = (aTa)1/2是欧几里德范式 （平方和开方） 〈3〉 决策 如果，di(x) = min(dj(x)) j = 1, 2, … , M 就说：x 属于wi
4 决策论法
x2 花瓣宽 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 1 2 3 4 5 6 7 x1 花瓣长 多毛的 多色的
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
（
1）算法思想： 对于M个模式类 wj j = 1,2,...,M 为每一个模式类确定一个原形模式向量mj 对于一个未知模式向量x，如果x与mi的距离最小， 就称，x属于wi。
4 决策论法
匹配
最小距离分类器
2）最小距离分类器定义： 〈1〉计算模式类wj的原形向量： mj = 1/Nj ∑ x j = 1,2, … , M
模式向量举例 假设我们想描述三种蝴蝶花（多毛的、维吉尼 亚、多色的）通过测量它们花瓣的宽度和长度。这 里涉及一个两维的模式向量： x= x1 x2
基于GDI+的医学图像分析系统设计
或 打 印机 上 显 示 信 息 ， 而 不 用 考 虑 特定 显示 设 备 的具 体 情
况 。 由 于 ＶＣ＋ ＋６ ． ０缺 省 情 况 下 并 不 含 有 ＧＤＩ ＋类 库 ， 所 以要 自行 配 置 ＧＤ Ｉ ＋的开发环境 ， 需 要 用 到 Ｏｄ ｉ Ｐｌ ｕ ｓ ． ｈ 、
Ｇｄ ｉ Ｐ ｌ ｕ ｓ ． ｄ ｌ ｌ 、 Ｇｄ ｉ Ｐ ｌ ｕ ｓ ． １ ｉ ｂ， 详 细 的 配 置 过 程 可 以 参 考 文 献
ＴＩ Ｆ Ｆ、 Ｉ ＣＯＮ、 Ｗ ＭＦ、 Ｅ ＭＦ格 式 ， 这 是 由 于 ＧＤＩ ＋ 关 心 的
不是 图像 的文 件 头 信 息 ， 无 论 打 开 的 文 件 格 式 是 什 么 类型 ， ＧＤＩ ＋ 首 先 要 做 的都 是 在 注 册 表 中查 看 该 图 像 格
式 的编码 （ 或解 码） 信 息是否 已经注册 ， 如果 已注册 ，
１ ＧＤＩ ＋ 概 述
ＧＤＩ ＋ 是 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ＸＰ或 者 Ｗ ｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ２ ０ ０ ３操 作 系统 的子 系统 ， 是一 个应用 程序 编程接 口， 负 责 在 屏 幕 和 打 印机 上 打 印 信 息 。ＧＤＩ ＋ 是 早 期 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ版 本 中 图
［ １ ］ 。
ＧＤＩ ＋引入 了 对 Ｃ ＯＭ （ 组件 对象模 型） 技 术 的 支
持， 通过 Ｃ ＯＭ 技 术 ， ＧＤＩ ＋ 简 化 了 对 图 像 文 件 的 访 问 过
程 。对于 图像文 件 ， ＧＤＩ ＋ 支 持 ９种 用 于 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ的 常
见图像格 式， 分 别 是 ＢＭＰ、 ＧＩ Ｆ、 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ、Ｅ ｘ ｉ ｆ 、Ｐ ＮＧ、
mshotimage analysis system -回复
mshotimage analysis system -回复什么是mshotimage分析系统（mshotimage analysis system）以及它的应用领域和功能。
mshotimage分析系统（mshotimage analysis system）是一款基于计算机视觉和图像处理技术开发的图像分析软件。
该系统可以通过对图像进行自动化分析和处理，提取出图像中的关键信息和特征，并进行相关数据的统计和分析。
mshotimage分析系统在各个领域中都有广泛的应用，比如医疗健康、工业制造、交通运输等。
下面将介绍它的一些常见的应用领域和功能。
一、医疗健康领域在医疗健康领域，mshotimage分析系统可以用于医疗图像的分析和诊断。
例如，对医学影像图像进行处理，提取出患者所受疾病的特征，并进行相关的统计和分析。
同时，该系统也可以用于医疗机构的数据管理和智能报告生成，提高工作效率和医疗服务的质量。
二、工业制造领域在工业制造领域，mshotimage分析系统可以用于产品质检和生产过程监测。
通过对产品图像的处理，该系统可以自动检测产品表面的缺陷和不良，提高质量检查的准确性和效率。
此外，mshotimage分析系统还可以监测生产线上的工艺参数，识别出异常情况并进行预警，帮助企业提高生产效率和产品质量。
三、交通运输领域在交通运输领域，mshotimage分析系统可以用于交通监控和智能交通管理。
通过对交通摄像头的取景图像进行处理，该系统可以自动检测和跟踪交通流量、车辆违法行为等关键信息，并进行相关的统计和分析。
借助该系统，交通管理部门可以更好地了解道路交通情况，优化交通信号控制和道路规划，提高交通运输效率和安全性。
四、其他领域除了上述应用领域，mshotimage分析系统还具有许多其他的功能和应用。
例如，在安防领域，该系统可以用于视频监控和行为识别，提高安全监控的效果和精度。
在农业领域，mshotimage分析系统可以用于作物识别、病虫害监测等，帮助农民提高农作物的生长质量和产量。
骨髓细胞图像分析系统技术参数
5.细胞计数仪：支持手动计数、键盘计数、鼠标计数等多种计数方式。程序支持计数仪直接输入统计个数，并对结果自动分析计算，在统计总数目达到50倍数时有不同的声音提示，上限数目可设定。
6.细胞统计计数：可由操作人员选择相应细胞，系统根据所选细胞自动计算不同细胞的个体数目以及总数，主要有髓片、血片的粒系、红系、单核系、淋巴系、浆系、巨核系、分裂细胞、退化细胞、血片共数白细胞数、骨髓共数有核细胞数以及其他各种常用细胞计数，统计百分比以及粒红比等，个数和百分比显示可选。
16.★病历对照：登录系统后，既往病例自动提醒，显示当前病人做过的其他检查资料，任意检查项目都可查看图片和诊断结论，如查看外周血、骨髓活检等。
17.图片操作：提供灵活图片操作方式，鼠标单击选择打印图片，并可修改打印顺序，选择的打印的图片自动向前排列。支持图片批量添加、导出和删除，支持在病例间直接进行图片的复制粘贴。
3
嵌入式数字成像系统
1、USB2.0标准500万像素高清晰度摄像头
2、用于双目显微镜，无需更换三目头，不破坏原有结构，不占用目镜孔。
3、有效像素2560HX1920V,彩色, 芯片尺寸1/2"，10-bitADC, 逐行扫描。
4、遵循USB2.0标准 (480Mbits/sec)。
5、自动/手动白平衡操作，支持手动RGB色彩调整。
9.报告设计：高度灵活的报告单设计系统，格式任意调整，可通过简单的鼠标拖动，直观的设计多种报告格式，特殊项目可以根据增强设计功能直接建立。
10.报告打印：根据不同的图片张数，报告系统智能匹配模板，支持用户自定义报告模板，预览时可实时调节打印字体。
莱卡显微镜及图像分析系统操作规程
组织形貌；
3.4.4 调节视场转换键（15）改变视场大小，可提高局部金相的观察效果，点击光阑
调节键（16）改变物镜孔径角，可提高显微图像的质量；
3.5 观察完毕，如需对图像进行分析和处理，则接通计算机电源并打开计算机，双击
桌面 Leica Application Suite 图标进入显微图像分析系统；
3.1 将物镜（7）安装在物镜转换器上，将目镜（1）插入双筒目镜管孔中；
3.2 插上显微镜电源线，打开插座开关和显微镜电源开关（3）；
3.3 将试样置于载物片（4）孔上，旋转 x/y 调节器（9）移动载物台，使物镜投射出
的光斑对准需要观察的试样部位；
3.4 转动粗调及微调手轮（2）调焦，点击光强调节键（14）至适当的亮度，直到所
广东富华工程机 徕卡显微镜及图像分析系统
文件编号 FW/WI7.6-3-14-A0
械制造有限公司
操作规程
计量技术文件
第二版
实施日期 2014 年 8 月 30 日
编制：
审核：
批准：
共3 页 第 3 页
4．注意事项：
4.1 该仪器应避免灰尘、潮湿、过冷、过热（要求：环境温度 10-36℃，湿度≤70%）
观察的图像清晰为止；
3.4.1 观察时，可点击倍数转换键（8）和 1.5 倍转换键（10）实现观察目的，如图像
不清晰，继续调节粗、微调手轮（2）；
3.4.2 点击明场按键（11），可在明场下观察各种形态的纤维组织，若要在暗场下对特
定的组织进行观察，如鉴别夹杂物，则点击暗场按键（12）转换；
3.4.3 点击微分相衬干涉按键（13），显示的图像具有立体效果，可更好地区分不同的
广东富华工程机 徕卡显微镜及图像分析系统
MVS3000 显微分析系统说明书
MVS3000 图像分析系统使用说明书V1.1目 录第一章 概述 (5)1.1 MVS3000功能概述 (5)1.2 MVS3000的主要特点 (11)1.3 MVS3000主要处理与分析功能 (12)1.4 MVS3000系统结构 (13)第二章 图象输入与输出 (16)2.1 图象输入 (16)2.2 图象输出 (17)第三章 分析区域选取 (22)3.1 魔杖区域选取工具 (22)3.2 椭圆形区域选取工具 (22)3.3 矩形区域选取工具 (22)3.4 任意形（套索）区域选取工具 (22)3.5 圆形区域修正工具 (23)3.6 方形区域修正工具 (23)第四章 分析区域处理 (24)4.1 分析区域反选 (24)4.2 分析区域消除 (24)4.3 分析区域边界圆滑 (24)4.4 分析区域自由变换 (24)4.5 非区域裁剪 (24)第五章 图象处理 (27)5.1 图象几何变换 (27)5.2 图象处理 (29)第六章 分析目标选取 (34)6.1 分析目标选取 (34)6.2 分析目标颜色设置 (37)第七章 分析目标处理 (38)7.1 分析目标区处理 (38)7.2 分析目标边界 (38)7.3 分析目标删除 (39)7.4 分析目标轮廓 (40)7.5 分析目标骨架 (42)7.7 分析目标孔洞填充 (40)第八章 目标分析 (44)8.1 直接分析 (44)8.2 自动切分分析 (47)8.3 含孔自动分析 (48)8.4 目标编号 (48)8.5 单目标观察分析 (49)8.6 视场观察分析 (49)8.7 分析数据存盘 (49)8.8 分类统计分析 (50)第九章样本分析报告 (51)9.1 文件操作 (51)9.2 样本数据分析 (42)9.3 报告观察 (54)9.4 报告编辑 (54)第十章 几何参数测量 (57)10.1 点位置测量工具 (57)10.2 直线参数测量工具 (57)10.3 圆形几何参数测量工具 (58)10.4 矩形参数测量工具 (58)10.5 角度参数测量工具 (58)10.6 测量工具颜色调整 (59)10.7 标记图像溶合 (59)10.8 形成标记图像 (59)10.9 测量图像清除 (59)10.10 测量结果打印 (59)第十一 章系统工具 (61)11.1 区域选取工具 (61)11.2 绘图工具 (61)11.3 测量工具 (63)11.4 图像几何变换工具 (64)11.5 目标工具 (65)11.6 几何参数测量工具 (67)11.7 主工具条工具 (68)第十二 章系统参数设置 (70)12.1 落射光分析 (70)12.2 透射光分析 (70)12.3 系统测量尺寸标定 (70)12.5 分析参数设置 (72)12.6 自动处理及分析步骤设定 (73)第十三 图像处理与分析实例 (74)13.1 彩色目标选取 (74)13.2 组织细胞抽取 (76)13.3 枪弹痕迹比对 (77)13.4 金相图像分析 (79)13.5破损药片检 (84)第一章 概 述图1.1 系统主界面1.1 MVS3000功能概述MVS3000提供的图像处理与分析功能，覆盖图像定量分析的几乎所有应用领域，包括材料、冶金、医药、生物、化工、摩擦学等各种需要利用图像手段进行统计学和形态学自动分析、测定的领域。
基于人工智能的智能图像识别系统设计
基于人工智能的智能图像识别系统设计智能图像识别系统设计：揭开人工智能的神秘面纱引言：随着人工智能的快速发展，智能图像识别系统成为了一个备受关注的热点技术。
该技术利用人工智能的算法和模型，对数字化图像进行分析和理解，实现文字、物体、场景等的智能识别。
本文将探讨基于人工智能的智能图像识别系统的设计原理、应用场景以及在各个领域内的潜在价值。
一、基于人工智能的智能图像识别系统的设计原理1. 图像采集和预处理：智能图像识别系统首先通过相机或图像传感器采集图像，并对图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像分割等。
2. 特征提取：系统会通过特征提取算法将图像转换为机器可以处理的数字表示。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
3. 模型训练与学习：智能图像识别系统利用机器学习和深度学习算法对训练集中的图像进行学习和训练，以建立模型。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
4. 目标检测与分类：经过模型训练后，智能图像识别系统可以对输入的图像进行目标检测和分类。
系统会自动识别图像中的物体、文字或场景，并进行分类或标记。
5. 输出与应用：智能图像识别系统将识别结果输出给用户或其他系统，如智能安防系统、智能医疗系统等。
输出结果可以是文字描述、标记框或场景分析报告等。
二、基于人工智能的智能图像识别系统的应用场景1. 智能安防系统：基于人工智能的智能图像识别系统被广泛应用于安防领域。
它可以通过监控摄像头实时识别人脸、车牌等，协助警方追踪犯罪嫌疑人或防止入侵事件。
2. 智能交通系统：智能图像识别技术可以应用于交通监控和交通管理。
系统可以自动检测交通违规行为，如闯红灯、逆行等，并进行实时记录和报警。
3. 智能医疗系统：智能图像识别系统可以辅助医生进行医学图像分析，如X光片、病理切片等。
系统可以自动识别和标注异常区域，提高医生的诊断准确性和效率。
4. 智能零售系统：基于人工智能的智能图像识别系统可以帮助零售商进行商品管理和销售预测。
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Image Analysis System
I
图像分析技术的发展概况
二十年代 早期研究 六十年代 开始应用 大中型系统 七十年代后期 应用领域迅速扩大 近年来 应用于自然科学几乎所有领域
图像分析技术在生参数
准确揭示形态结构与机能间的定量关系 病理形态的定量分析 染色体的定量研究
显
黑白摄像机
微
镜 彩色摄像机
Image Processor
RGB彩色图 象显示器
图像硬拷贝 机
数码相机 图像扫描仪
Digital computer
绘图机 激光打印机
计算机图象分析方法
数字图象 ： 要使用计算机图象分析系统 进行自 动测量和定量分析，必须对图 象进行数字化，数字化的结果是在二维 离 散空间内取离散数值的图象函数f（x， y），f（x，y）称为数字图象（x，y取 零或正整数）。简而言之所谓数字图象 就是把图象画面划分为由数字化的点集 所构成的图象。
图象分析的工作步骤
图象获取 将图象输入或存储在计算机中 图象处理 对图象的修饰
噪声的消除 图象分割 将要进行分析的图象结构从 图象中提取出来。 图象分析
对图象结构进行有关参数的测定， 并在此基础上实现对图象的定量描述、 理解、识别和分类。
计算机图像分析工作流程
显微结构 显微镜
宏观结构
照片
摄像机
扫描仪
图像分析技术在生物医学中的应用
DNA定量及倍体分析 体内特异物质的定位和定量 医学图像的自动识别 生物分子的电泳、印迹和分子量分析
图象分析系统简介
什么叫图象分析系统
目前国内外常见的全自动图象分析仪
Leica公司
Quantiment 570,970
Bio-Rad公司 Gs-250
Kontron Elektronik 公司 IBAS
计算机图像分析系统
图象处理
参数选择
显示器
图象分析 测试
打印机
图象定量分析的结构参数
几何学参数 平面结构参数 三维参数（体视学参数）
光度学参数 灰度 光密度 OD=log（I0/Ib）
特化参数
以科学的态度对待图象分析技术
误差问题： 系统误差，测量误差和抽样误差
注意测试方法和计算公式的试用条件 注意对测试参数的正确理解和解释 注意现有参数的局限性 注意定性资料和定量数据的结合
上海交通大学 ICM-100
北京航空航天大学 CMIAS-008
四川大学 MIAS-2000
图象分析系统的系统结构
硬件：决定输入、显示、图象质量的好 坏和计算机速度的快慢
软件：决定整个图象分析系统的图象处 理和分析功能的优劣
图像分析系统的硬件组成
Input Device
Output Device
象素 Pixel：
数字图象f（x，y）中每一组（x，y） 对应的点称为一个象素。
灰度 Greylevel：
表示数字图象上象素的 浓淡程度，它 以整数值的形式来表示象素点的连续的 浓淡信息，所得的具 体值称为灰度值或 灰度级。
图象分析的工作步骤
准备工作 样品的制备 输入前的调试和校正 标定 几何标定 光密度标定