【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于密集型目标的检测计量方法。
技术介绍
1、目标数量检测是计算机视觉领域的一个重要应用之一，其在许多领域都有广泛的应用。密度回归估计是一种统计方法，用于估计连续变量的概率密度函数，它将回归分析的思想与概率密度函数估计相结合，旨在通过回归模型来建立输入变量与目标变量之间的关系，其可以有效的估计细胞在空间上的分布密度，进而测量密集型显微图像中细胞的数量。
2、传统密度回归估在获取密度图像的过程中，仅仅对每个细胞进行单点标记，没有考虑到细胞区域的边缘点的影响，且细胞显微图像中每个细胞的走向情况不同，若不加以区分，会使得真实的细胞密度情况分析不准确，后续在高斯模糊时会导致所获取的密度图像不准确，进而使得密度回归估计网络模型训练不准确，不能很好的计量待检测细胞显微图像中细胞的数量。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种基于密集型目标的检测计量方法。
2、本专利技术的一种基于密集型目标的检测计量方法采用如下技术方案：
...【技术保护点】
1.一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据超像素块的边缘像素点与中心像素点之间的距离、像素点的位置，得到每个超像素块的中心像素点对边缘像素点的影响系数，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据超像素块的边缘像素点与中心像素点之间的距离、邻域模长均值，得到每个超像素块的中心像素点对边缘像素点的影响系数，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种基于密集型目标的检测计量...
【技术特征摘要】
1.一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据超像素块的边缘像素点与中心像素点之间的距离、像素点的位置，得到每个超像素块的中心像素点对边缘像素点的影响系数，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据超像素块的边缘像素点与中心像素点之间的距离、邻域模长均值，得到每个超像素块的中心像素点对边缘像素点的影响系数，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据影响系数、超像素块的边缘中边缘像素点的位置及边缘像素点的梯度方向波动，得到每个超像素块的中心像素点的走向方向，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述一种基于密集型目标的检测计量方法，其特征在于，所述根据影响系数、邻域夹角均值及边缘像素点的梯度方向波动，得到每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：张岳，刘峰，王玉翠，桑子亮，杜冰，
申请(专利权)人：济南市计量检定测试院，
类型：发明
国别省市：
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