基于BIFs方法的量子目标检测

• 作者: 陈柏生
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 生物信息学 图像处理 形态学滤波 基本图像特征
• 年，卷（期）: 2011,（16）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与多媒体
• 页码范围: 34-35
• 分类号: TP391.9
• 字数: 1574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2011.16.013

摘要

检测和跟踪附着在神经元表面的量子的活动信息对于全面理解神经系统的工作机制具有重要意义。使用BIFs方法提取图像中的量子目标，并通过优化BIFs参数配置和融合高斯滤波预处理提高算法性能。实验结果表明该方法对强杂渡干扰下的量子目标具有较高的检测率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈柏生	华侨大学计算机科学与技术学院	18	304	5.0	17.0