基于MATLAB的细菌图像处理方法研究
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究植物图像分析是一门重要的研究领域，它可以帮助我们更好地理解植物的结构和生理特性。
近年来，随着计算机技术的不断发展，使用计算机视觉方法进行植物图像分析已成为一种较为常见的研究手段。
本文将介绍使用Matlab进行植物图像分析的方法研究，并探讨其在生态学、农业科学等领域的应用前景。
一、图像预处理图像预处理是植物图像分析的第一步，它的目的是消除图像中的噪声和不需要的信息，提高图像的质量。
在Matlab环境下，我们可以利用图像处理工具箱中提供的函数进行图像预处理。
例如，我们可以使用滤波器对图像进行平滑操作，可以使用阈值分割方法将图像分为背景和前景等。
二、特征提取特征提取是植物图像分析的核心，它的目的是从图像中提取出植物的形态和结构等特征。
在Matlab中，我们可以利用图像处理工具箱中的多种函数进行特征提取。
例如，我们可以使用形态学操作对植物的轮廓进行提取，可以使用边缘检测算法对植物的边缘进行提取，可以使用纹理分析方法对植物的纹理特征进行提取等。
三、机器学习方法机器学习方法在植物图像分析中扮演着重要的角色，它可以根据提取出的特征对植物进行分类和识别。
在Matlab中，我们可以利用机器学习工具箱中提供的函数进行机器学习算法的实现。
例如，我们可以使用支持向量机（SVM）算法对植物进行分类，可以使用卷积神经网络（CNN）对植物进行识别等。
通过机器学习方法，我们可以更加准确地对植物进行分类和识别，为后续的研究工作提供支持。
四、应用前景植物图像分析在生态学、农业科学等领域具有重要的应用前景。
在生态学中，通过对植物的图像分析，我们可以了解植物的空间分布状况、生态系统的稳定性等。
在农业科学中，通过对植物的图像分析，我们可以监测植物的生长状态、预测产量、研究植物的抗逆性等。
此外，植物图像分析还可以应用于植物病害的检测和预防、植物品种的鉴别和选育等方面。
总结：使用Matlab进行植物图像分析的方法研究有着广泛的应用前景。
湖南大学医学影像学实验之matlab图像处理实验报告
实验一、空域图像处理1、灰度线性变换：I=imread('trees.tif') ;figure(1) ； imshow(I) ; title('原图') ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给JJ=3*J+74 ; %对J进行线性变换J=uint8(J) ；figure(2) ； imshow(J) ; title('线性变换') ;图像：思考题：设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？答：斜率增加，像素点的灰度值会根据本身的灰度值按比例增加，所以深色部分会变少，浅色部分会变多，整张图片上白色区域会变多；截距增加，所有像素点的灰度值都会增加，所以整张图片会变淡。
添加噪声：I=imread('trees.tif') ;M=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) ; %添加椒盐噪声%因为每次添加椒盐噪声都是这两句代码，所以就不重复打出来了，直接看效果图下同～(￣▽￣～)~~~图像：椒盐噪声+线性变换：椒盐噪声是随机产生的噪声，包括高灰度和低灰度的噪声。
线性变换基本上没有多少去噪的功能，更多的应该是用于改变对比度。
(中值)直方图均衡化：I=imread('rice.png') ;subplot(2,2,1) ; imshow(I) ; title('原图') ;subplot(2,2,3) ; imhist(I) ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给Jmax=J(1,1) ; min=J(1,1) %把J(1,1)赋值给max和min[N1,N2]=size(I) ; %得到矩阵I的行和列for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>maxmax=J(i,j) ; %如果元素值大于max，则把元素值赋给maxendif J(i,j)<minmin=J(i,j) ; %如果元素值小于min，则把元素值赋给minendendendn=round((max+min))/2 ; %取元素最大值和最小值的中间值，即中间灰度值a=(255-max)/(max-n) ；b=min/(n-min) ；%根据原图中max和min，求得运算倍率a和b，以确保在接下来的运算中，原图像的max和min可以准确被定为到255和0for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>=nJ(i,j)=J(i,j)+a*(J(i,j)-n) ;end%当元素灰度值大于或等于中间灰度值时，将该元素的灰度值变大if J(i,j)<nJ(i,j)=J(i,j)-b*(n-J(i,j)) ;end%当元素灰度值小于中间灰度值时，将该元素的灰度值变小endendK=uint8(real(J)) ;subplot(2,2,2) ; imshow(K) ;title('直方图均衡化') ;subplot(2,2,4) ; imhist(K) ;思考题：直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？答：直方图均衡化是将一副像素灰度级范围较窄的图像的像素灰度级的范围扩大并分布均匀。
MATLAB在生物科学研究中的应用与技巧分享
MATLAB在生物科学研究中的应用与技巧分享引言：在现代生物科学研究中，计算机技术和数据分析工具扮演着越来越重要的角色。
作为科学计算和可视化的一种常见工具，MATLAB在生物科学领域得到了广泛应用。
本文将介绍MATLAB在生物科学研究中的一些应用案例和实用技巧。
一、图像处理与分析图像处理在生物科学研究中是一项重要的技术，能够帮助研究人员从生物图像中提取有价值的信息。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得生物图像处理变得高效而准确。
例如，通过利用MATLAB中的边缘检测、分割和特征提取算法，研究人员可以对生物细胞图像进行形态学分析、细胞定位和计数以及细胞表面特征的提取。
此外，通过结合机器学习算法，还可以实现生物图像中疾病标记物的自动检测和分类，为生物医学研究提供了强有力的支持。
二、基因数据分析与可视化随着高通量技术的广泛应用，大规模基因数据的处理和分析对于生物科学研究变得尤为重要。
MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助研究人员进行基因数据的表达谱分析、差异基因筛选、基因聚类和分类等。
此外，利用MATLAB的可视化功能，可以以多种方式呈现基因数据分析的结果，如绘制热图、曲线图和散点图等。
这些可视化工具不仅可以提高研究人员对基因数据的理解和发现，还可以帮助研究人员将结果清晰地展示给其他科研人员。
三、蛋白质结构建模与模拟蛋白质是生物体内重要的功能分子，研究蛋白质的结构和功能对于揭示生命活动的机制具有重要意义。
MATLAB在蛋白质结构建模和模拟中具备独特优势。
通过MATLAB提供的PDB（蛋白质数据库）读取和处理函数，研究人员可以方便地获取和处理蛋白质结构数据。
此外，MATLAB还提供了多种蛋白质结构预测和模拟算法，如蒙特卡洛模拟、分子动力学模拟和构象搜索等。
这些工具可以帮助研究人员探索蛋白质分子的构象和稳定性，揭示其结构与功能之间的关系。
四、生物信号处理与分析生物信号是生物体内传递信息的重要手段，如脑电图（EEG）和心电图（ECG）等。
Matlab技术在医学图像处理中的应用指南
Matlab技术在医学图像处理中的应用指南引言：随着医学图像获取技术的快速发展，各种医学图像如CT、MRI、超声等已经成为临床医生诊断和治疗的重要工具。
然而，这些医学图像在获取过程中可能会受到噪声、伪影和其他不确定因素的影响。
为了更好地从这些图像中获取有用的信息，医学图像处理的技术越来越受到关注。
本文将向读者介绍Matlab技术在医学图像处理中的应用指南，以帮助医学研究人员和临床医生更好地利用Matlab进行图像处理。
一、图像的预处理在进行医学图像处理之前，第一步是对图像进行预处理。
预处理旨在消除图像中的噪声、伪影和其他不确定因素。
Matlab提供了丰富的预处理工具，如平滑滤波、边缘检测和直方图均衡化等。
通过这些工具，我们可以使得图像更加清晰、准确。
一种常用的预处理技术是平滑滤波，主要用于去除图像中的噪声。
Matlab中提供了多种平滑滤波方法，如高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。
根据实际需求选择适当的滤波方法可以帮助我们更好地提取图像中的信息。
二、图像增强图像增强是医学图像处理的重要步骤之一，目的是使图像更加清晰、易读。
Matlab提供了多种图像增强的方法，包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像像素的亮度分布来提高图像的对比度。
Matlab中的histeq函数可以实现直方图均衡化，从而使得图像的细节更加清晰可见。
对比度增强是另一种常见的图像增强方法，旨在增加图像中不同区域的亮度差异。
Matlab中的imadjust函数可以根据图像的亮度范围来调整图像的对比度，从而使得图像更加鲜明。
锐化是一种常用的边缘增强方法，通过突出图像中的边缘特征来使得图像更加清晰。
Matlab中的imsharpen函数可以实现图像的锐化处理，从而提供更多的细节信息。
三、图像分割图像分割是医学图像处理中的重要步骤之一，它将图像划分为多个具有相似特征的区域。
Matlab提供了多种图像分割方法，如阈值分割、边缘分割和区域生长等。
Matlab在医学图像处理中的应用
Matlab在医学图像处理中的应用引言：医学图像处理是一门非常重要的学科，它的发展使得医学诊断和治疗变得更加精确和有效。
而在这个领域中，Matlab无疑是一个非常强大的工具。
Matlab作为一种专业的数学软件，拥有强大的计算和图像处理能力，尤其适用于医学图像处理领域。
本文将探讨Matlab在医学图像处理中的应用，涉及到的内容包括图像预处理、图像重建、图像分割和特征提取等。
第一部分：图像预处理在医学图像处理中，图像预处理是非常关键的一步。
通过对原始图像进行去噪、平滑和增强等处理，可以提高图像的质量，使得后续的分析更加准确和可靠。
Matlab提供了很多图像预处理的函数和工具箱，如图像滤波、空间域增强和频域增强等。
例如，可以使用Matlab中的中值滤波函数对医学图像进行去噪，使用直方图均衡化函数进行图像增强。
此外，Matlab还可以使用自定义函数进行图像的预处理，根据具体需求调整参数和算法，以达到更好的效果。
第二部分：图像重建在医学图像处理中，图像重建是指根据一些特定的原始数据，通过算法和计算，生成高质量的医学图像。
图像重建常常用于医学影像的修复和重建，如CT（计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像）等。
在Matlab中，图像重建可以通过各种图像重建算法和技术实现。
例如，可以使用逆问题重建法、迭代重建法或统计重建法等。
此外，Matlab还提供了各种重建工具箱，如图像建模、反投影和滤波等，可以帮助医学图像处理的研究人员实现高质量的图像重建。
第三部分：图像分割图像分割是医学图像处理中的一个重要任务，它是指将医学图像分成若干个具有一定意义的区域或对象。
图像分割可以帮助医生和研究人员更好地观察和分析特定的结构和病变。
Matlab提供了多种图像分割的方法和算法，包括基于阈值的分割、区域生长、图割和边缘检测等。
这些算法可以根据图像的特性和需求，选择合适的分割方法进行处理。
同时，Matlab还提供了丰富的图像显示和可视化函数，可以对分割结果进行展示和分析，进一步提高医学图像分割的效果。
Matlab与医学图像处理的创新实践指南
Matlab与医学图像处理的创新实践指南近年来，随着计算机技术的不断发展，医学图像处理成为医学领域中的一项重要研究方向。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于医学图像处理中。
本文将从Matlab工具的基础操作开始，逐步介绍医学图像处理的创新实践指南。
一、Matlab基础操作Matlab作为一种强大的数学计算软件，其基础操作是进行医学图像处理的前提。
首先，我们需要熟悉Matlab的界面和基础命令。
通过Matlab的界面，我们可以创建、加载和保存图像文件。
在Matlab的命令窗口中，我们可以使用基础命令进行图像文件的读取、显示和处理。
这些基础操作为后续的医学图像处理奠定了基础。
二、医学图像处理的基本原理在进行创新实践之前，我们需要了解医学图像处理的基本原理。
医学图像处理是将传统的医学图像与计算机技术相结合，通过图像分析和处理，提取潜在的医学信息。
医学图像通常包括CT、MRI、超声等多种类型，每种类型的图像都有其特定的处理方法和技巧。
了解这些原理是进行医学图像处理的基础。
三、常用的医学图像处理技术1. 图像增强图像增强是医学图像处理中最常用的技术之一。
它可以通过提高图像的对比度、减少噪声、增强边缘等方式，使医学图像更加清晰和易于分析。
在Matlab中，我们可以使用一系列的图像增强函数，如直方图均衡化、滤波器等，快速完成这些操作。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中的目标对象与背景进行分离的过程。
通过图像分割，我们可以实现对感兴趣的区域进行进一步的分析。
在Matlab中，我们可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、边缘检测等，快速实现图像分割的目的。
3. 特征提取特征提取是医学图像处理中的关键步骤之一。
它通过对图像中的特征进行定量描述，提取出有助于疾病诊断和治疗的关键信息。
在Matlab中，我们可以使用多种特征提取算法，如纹理特征提取、形状特征提取等，快速提取医学图像的特征信息。
四、创新实践指南1. 结合深度学习深度学习是近年来发展迅速的人工智能技术之一。
利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术
利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术图像处理与图像分析是计算机视觉领域中重要的研究方向，其应用广泛涉及医学影像、遥感图像、安防监控等众多领域。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理和图像分析函数，使得图像处理和分析任务变得简单高效。
本文将重点介绍利用Matlab实现图像处理与图像分析的基本技术。
一、图像读取与显示技术图像读取是图像处理的第一步，Matlab提供了imread函数用于读取图像。
例如，要读取一个名为"image.jpg"的图像，可以使用以下代码：image = imread('image.jpg');在图像处理过程中，往往需要对图像进行可视化展示以观察处理效果。
Matlab提供了imshow函数用于显示图像。
例如，要显示上一步读取到的图像，可以使用以下代码：imshow(image);二、图像的基本操作1. 图像的尺寸调整有时候需要对图像进行尺寸调整，Matlab提供了imresize函数用于实现图像的缩放。
例如，要将图像调整为原来的一半大小，可以使用以下代码：resized_image = imresize(image, 0.5);2. 图像的旋转与翻转Matlab提供了imrotate函数和flip函数分别用于实现图像的旋转和翻转。
例如，要将图像逆时针旋转90度，可以使用以下代码：rotated_image = imrotate(image, 90);要实现图像的水平翻转，可以使用以下代码：flipped_image = flip(image, 2);3. 图像的灰度化在图像处理中，经常需要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用rgb2gray函数实现灰度化。
例如，要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用以下代码：gray_image = rgb2gray(image);三、图像增强技术图像增强是指通过对图像进行处理，使得图像的视觉效果更好，便于人眼观察和分析。
Matlab在医学影像处理中的应用方法研究
Matlab在医学影像处理中的应用方法研究1.引言医学影像处理是现代医学中重要的一环，它利用计算机视觉和图像处理的技术对医学影像进行分析和处理，从而提取出有用的信息，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，具备丰富的图像处理函数和工具包，被广泛应用于医学影像处理领域。
本文将针对Matlab在医学影像处理中的应用方法展开研究。
2.图像预处理在医学影像处理中，图像预处理是必不可少的一步。
通过图像预处理，可以消除图像中的噪声，增强图像的对比度，调整图像的亮度和色彩等。
Matlab提供了丰富的图像预处理函数，如图像滤波、直方图均衡化、卷积等。
例如，可以使用Matlab中的中值滤波函数对医学影像进行去噪处理，提取图像中的有用信息。
3.图像分割图像分割是医学影像处理中的重要环节，它将图像划分为不同的区域或者物体。
在医学领域中，图像分割常被用于提取出感兴趣的区域，如器官、病变等。
Matlab提供了多种图像分割算法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等。
使用这些算法，可以对医学影像进行精确的分割，得到所需的目标区域。
4.特征提取特征提取是医学影像处理中的关键步骤，通过提取图像中的特征，可以进一步分析和识别目标。
Matlab提供了多种特征提取算法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
例如，可以使用Matlab中的边缘检测算法提取医学影像中的轮廓信息，从而实现针对性的分析和诊断。
5.图像配准图像配准是医学影像处理中的重要技术，它通过对不同图像之间的几何变换进行矫正，使它们在空间上达到对应关系。
在医学领域中，图像配准常被用于多模态图像融合、时间序列图像对齐等。
Matlab提供了多种图像配准算法，如互信息、归一化互相关等。
利用这些算法，可以实现医学影像的精确对准。
6.分类与识别分类与识别是医学影像处理中的重要研究方向，它通过对医学影像进行分析和学习，实现对疾病和病灶的自动识别和判断。
Matlab提供了多种机器学习和深度学习的工具包，如支持向量机、卷积神经网络等。
使用MATLAB进行医学图像分析与诊断的研究
使用MATLAB进行医学图像分析与诊断的研究医学图像分析与诊断是医学影像学领域的重要研究方向，通过对医学图像进行处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在医学图像分析领域也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行医学图像分析与诊断的研究。
1. 医学图像的获取与预处理在进行医学图像分析之前，首先需要获取医学图像数据，并对其进行预处理。
常见的医学图像包括X光片、CT扫描、MRI等。
MATLAB 提供了丰富的图像处理工具，可以用于读取、显示和处理各种类型的医学图像数据。
在预处理阶段，可以对图像进行去噪、增强、分割等操作，以便更好地提取有用信息。
2. 医学图像特征提取与分析医学图像中蕴含着丰富的信息，如何从中提取有效的特征对于后续的诊断和分析至关重要。
MATLAB提供了各种特征提取和分析的函数和工具箱，可以帮助研究人员快速准确地提取图像特征，并进行进一步的分析。
常用的特征包括形状特征、纹理特征、密度特征等，这些特征可以帮助区分不同组织结构或病变。
3. 医学图像分类与诊断基于提取的特征，可以利用机器学习算法对医学图像进行分类和诊断。
MATLAB中集成了各种机器学习算法和深度学习工具，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，可以用于构建分类模型和诊断系统。
通过训练模型并对新的医学图像进行预测，可以实现自动化的诊断过程，提高诊断准确性和效率。
4. 医学图像可视化与结果解释最后，对于医学图像分析的结果，需要进行可视化展示和结果解释。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具，可以将分析结果直观地展示出来，并辅助医生做出决策。
同时，还可以利用MATLAB进行结果解释和统计分析，验证算法的有效性和稳定性。
综上所述，使用MATLAB进行医学图像分析与诊断的研究是一项复杂而又具有挑战性的任务。
通过充分利用MATLAB强大的功能和工具，结合医学影像学领域的专业知识，可以开展深入广泛的研究工作，为临床诊断和治疗提供更多有益信息和支持。
使用Matlab进行医学图像处理和病症分析
使用Matlab进行医学图像处理和病症分析1. 引言医学图像处理和病症分析在现代医学领域中起着至关重要的作用。
随着技术的不断发展和进步，医学图像的获取和处理能力得到了极大的提升。
而MATLAB作为一种强大的科学计算工具，在医学图像处理和病症分析方面也得到了广泛应用。
本文将重点探讨如何使用MATLAB进行医学图像处理和病症分析。
2. 医学图像处理医学图像处理是对医学图像进行数字化和处理的过程。
医学图像包括X射线片、MRI扫描、CT扫描等不同类型的图像。
使用MATLAB进行医学图像处理可以帮助医生和研究人员更好地观察和分析图像，从而提取有用的信息和特征。
2.1 图像预处理图像预处理是医学图像处理的重要组成部分。
它包括图像增强、去噪、图像配准等操作。
在MATLAB中，可以使用各种图像处理工具箱来实现这些操作。
例如，可以使用图像增强工具箱中的直方图均衡化函数来增强图像的对比度；可以使用图像滤波函数来去除图像中的噪声；可以使用图像配准函数来对多个图像进行配准操作，以便进行后续的病症分析。
2.2 特征提取特征提取是医学图像分析的关键步骤。
它可以帮助医生和研究人员从图像中提取出与疾病相关的信息和特征。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取算法来实现这一目标。
例如，可以使用形态学操作来提取图像中的血管结构特征；可以使用边缘检测算法来提取图像中的轮廓特征；可以使用区域生长算法来提取图像中的病灶区域。
3. 病症分析病症分析是基于医学图像进行患者病情评估和诊断的过程。
通过对医学图像进行分析，可以判断出患者是否存在病变，并确定病变的严重程度和位置。
MATLAB在病症分析方面有着广泛的应用。
3.1 乳腺癌检测乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一。
乳腺癌的早期检测对于治疗和预后具有至关重要的意义。
MATLAB可以通过对乳腺X射线片的处理和分析，帮助医生进行乳腺癌的早期检测。
例如，可以使用图像分割算法来提取出乳腺肿块的区域；可以使用形状分析算法来判断乳腺肿块的恶性程度；还可以使用机器学习算法来建立乳腺癌的风险预测模型。
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基于 ＭＡ ＴＬ Ａ Ｂ的细菌图像 处理方法 ， 包括 ： 细菌图像去除背景 、 彩 色图像灰度化 、 图像分割 、 特征提取等 ， 通过对 比分析 处理效果 ， 选定合适的处理方法 ， 从而 为后续细菌定性或 定量分析提供一定的技 术支持 。
１ 日 处
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提取细菌特征 『 １ ｆ 『 必须扶收具有二值 化 像
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图 ２ 灰 度 化 与 图像 反 转 后 的 图像
作者简介： 董荣伟 ， 男， １ ９ ８ ９年 出生 ， 江 苏 盐城 人 ， 硕士研究生 ， 研 究方向 ： 计 算 机 智 能控 制及 无线 传 感 网络
图 ４二值化效果图
（ 下转 ５ １页 ）
２ ０ １ ７年第 ４ 期 ４ ９
ＨＥＢＥｌ ＮＯＮＧＪ
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的同时也在输 ｍ我们的 国家文化 到了地 斤城 市也是如此 ， 每个城 市都 有 自身的历
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规律分布会给平面带来活力 ． 我们能从 中
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觉甚至是听觉 上产生共鸣 ！ 铺装方式的相 互结 合更能使整个 功能性 的发挥得到一
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关键词 ： 细菌图像 ； ＭＡＴ Ｌ Ａ Ｂ； 图像 处理
盐 城 工 业 职 业 技术 学 院
董 荣 伟
随 荇代 经 济 的 速 发展 ，各 行 各 、 Ｉ Ｊ 观 众 多新 技 术识 别 或 检 测 物 什 的缺 ， 巾 …于 细 菌 （ 大肠 杆 菌 ） 体积小 、 易培 养 的 特点 ， 繁被川来检测物件缺陷 ， 利Ｊ Ｉ ｊ 穿透物｛ ＇ ｌ ： ｆ ｌ ＇ Ｊ ｔ ｔ ｌ ｔ 菌 量 的 多 少 米ｉ ＇ ｆ Ｎ 物 件 的 损坏 程 度 ， 故需 要 定 量 分 析 细 ； ． ｔ ｌ ： ｔ ￣ ＇ ｌ － ， 于 Ｍ Ａ ｒ ｒ — Ｌ Ａ Ｂ ｌ 『 实脱 数 据 可 化 ＇ Ｊ ｛ 厂 Ｉ 町通 过 使 川 数 一 ｒ 具 箱 自 由设 汁 、 编 命 令 流 ， 实现罔像处理 的 一巾化和交互式操 作Ｉ “ 。 本 文 利用 ＭＡ １ ’ Ｌ ＡＢ埘 细 菌 Ｓ Ｅ Ｍ 像的处理方法进行研究 ， 旨住 为后 续 细 菌定Ｌ ｝ 分 析 奠 定 础
５ 结 论
出现往往有画龙点睛的效果。 往往简单 的
设 计 加 入 点 ，一 切 内容 都 会 随 之 丰 富 起
通 过 种 种 不难 看 ｍ ， 铺 装 作 为 园 林 的
枝干 已经不能被当下的设计者忽 视。 无论 是对 生态 还是人类生 活都有着 重要 的作 用， 功能性考虑的周全与否直接关系着公 共场所或是生态公 园的充分应用 ； 而样式
・ Ｉ １ 目标物体 Ｌ ｊ ． 背景的灰度差刖 ， 效果如 ３所示
ｊ【■ ｉ． ： 、 ？
微镜获取 （ １ ； ｊ ￣ ＿ ｌ ｔ ｔ Ｉ ｛ ｝ Ｉ 像 通 常 会 存 在 细 菌 颜 色 与背 景 颜 色 ｌ 干 ｆ １ 近、 做 镜 的 污 渍斑 点 、 背景强 度不平衡等 问题 ， 需 要 借 助 代 数