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摘要:
Feature detection in chemical sensors images falls under the general topic of mathematical morphology, where the goal is to detect “image objects” e.g. peaks or spots in an image. Here, we propose a novel method for object detection that can be generalized for a k-dimensional object obtained from an analogous higher-dimensional technology source. Our method is based on the smoothing decomposition, Data = Smooth + Rough, where the “rough” (i.e. residual) object from a k-dimensional cross-shaped smoother provides information for object detection. We demonstrate properties of this procedure with chemical sensor applications from various biological fields, including genetic and proteomic data analysis.
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文献信息
篇名 Multidimensional Median Filters for Finding Bumps in Chemical Sensor Datasets
来源期刊 传感技术(英文) 学科 数学
关键词 BUMP HUNTING Image Analysis Spatial SMOOTHING FEATURE Detection Mathematical MORPHOLOGY
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-37
页数 15页 分类号 O1
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研究主题发展历程
节点文献
BUMP
HUNTING
Image
Analysis
Spatial
SMOOTHING
FEATURE
Detection
Mathematical
MORPHOLOGY
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
传感技术(英文)
季刊
2161-122X
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
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