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摘要
为了提升图像分类效果，研究群智能算法的激光共焦扫描显微图像分类方法。依据激光共焦扫描显微镜成像原理，获取显微图像，并分成训练图像集与预测图像集。利用蚁群算法，提取两个图像集的特征向量，通过训练图像集的特征向量，训练交叉核支持向量机，建立支持向量机模型。依据时变函数调整蚁群算法内信息素的更新规则，改进蚁群算法。利用改进蚁群算法，优化支持向量机模型的参数，获取最优激光共焦扫描显微图像分类模型，在分类模型内输入预测显微图像集的特征向量，输出激光共焦扫描显微图像分类结果。实验证明：该方法可有效分类激光共焦扫描显微图像，具备较高的图像分类精度。在不同放大倍数下，图像误分类率较低，分类后图像的平均梯度值较高，即图像清晰度高。
- 出版日期2022
- 单位运城学院
