基于小波变换的真菌隐球酵母菌图像参数压缩

摘要

提出用小波Haar算法对真菌隐球酵母菌图像参数进行压缩.该方案首先按照行优先的原则,将每个酵母菌图像的特征参数由一维转换为二维;然后利用小波方法将二维参数进行压缩.实验利用机器学习工具WE-KA,选取52个训练集图像以及26个新图像,采用"10舍1"及"10份10轮"交叉验证方法,建立多个预测模型.实验表明小波方案大大节约了运行时间,而在识别变异病原体形态的问题上,几乎与数据驱动特征参数选择方法同样有效.同时因为小波算法的可逆性,特征参数还可以恢复到初始特征参数集合.