17、干细胞监测与高光谱数据压缩技术解析

干细胞监测与高光谱数据压缩技术解析

干细胞运动监测

在对活干细胞的研究中，其运动类型主要有简单运动、中间阶段、凋亡、有丝分裂以及物体聚集成团这几种。

细胞学场景分析

简单运动指的是物体在不改变形状的情况下进行几何移位。当物体仅朝一个方向移动时，该物体各点的光流向量会增大；而对于随机运动，此值则会减小。基于积分光流向量的模，能够定义有用运动的区域。
以下是利用积分光流定义感兴趣区域的步骤：
1. 从源视频中获取带有积分光流向量的最后一张图像。
2. 构建由积分向量流绝对值组成的图像。
3. 通过阈值处理对该图像进行二值化。
4. 利用形态学滤波（闭运算和开运算）进行校正，去除运动区域的噪声。

下面通过一个流程图来展示这个过程：

graph LR
    A[获取带积分光流向量的最后图像] --> B[构建积分向量流绝对值图像]
    B --> C[阈值处理二值化]
    C --> D[形态学滤波校正]

细胞图像分析

在显微镜样本中确定细胞区域时，通常会使用图像分割。这一过程非常关键，因为系统会基于提取的区域对物体类别做出判断。同时，积分光流能够消除属于背景的动态物体。
图像分割从底层开始，具体过程分为两部分：
1. 绝对向量值分析 ：这种特征的映射类似于图像，可通过图像处理方法进行分析。
2. 后续处理 ：
- 进行形态学滤波