2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、蛋白質(zhì)組學(xué)是后基因時(shí)代研究?jī)?nèi)容的重要組成部分,雙向凝膠電泳技術(shù)作為蛋白質(zhì)組學(xué)的核心技術(shù),對(duì)于蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展具有重要的意義。根據(jù)蛋白質(zhì)點(diǎn)的等電點(diǎn)和相對(duì)分子量的不同把蛋白質(zhì)從一塊凝膠上以點(diǎn)狀的形式分離開來的所得到的圖像就是雙向凝膠電泳圖像。因?yàn)橐粔K凝膠上的蛋白質(zhì)點(diǎn)的數(shù)量非常龐大,所以基于計(jì)算機(jī)的蛋白質(zhì)凝膠圖像分析對(duì)于蛋白質(zhì)組學(xué)的分析具有重要意義。凝膠圖像的計(jì)算機(jī)分析主要由圖像預(yù)處理、蛋白質(zhì)點(diǎn)的檢測(cè)和定量、凝膠匹配等組成,其中蛋白質(zhì)的匹配是

2、凝膠圖像分析的重要內(nèi)容。在得到雙向凝膠電泳圖像之后,首先根據(jù)蛋白質(zhì)點(diǎn)在相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的分布情況,對(duì)蛋白質(zhì)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和特征變換進(jìn)行比照,找出差異蛋白質(zhì)點(diǎn);然后再對(duì)這些差異蛋白質(zhì)點(diǎn)進(jìn)行分析,為下一步的藥物研發(fā)、疾病診斷及環(huán)境檢測(cè)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圖像配準(zhǔn)技術(shù)使得差異蛋白質(zhì)點(diǎn)可以快速而準(zhǔn)確的被提取出來,從而為蛋白質(zhì)的分析提供了保證。本文以凝膠電泳圖像蛋白點(diǎn)為研究對(duì)象,對(duì)凝膠圖像的配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行了研究,主要研究工作和成果如下:
  (1)對(duì)凝膠圖像蛋

3、白質(zhì)點(diǎn)配準(zhǔn)的相關(guān)理論基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)研究,詳細(xì)闡述了圖像配準(zhǔn)過程中的一些基本知識(shí),即圖像變換的類型、圖像配準(zhǔn)的基本流程和圖像配準(zhǔn)的分類等相關(guān)知識(shí)。
  (2)研究了基于互信息的圖像配準(zhǔn)算法和基于Harris算子的圖像配準(zhǔn)算法。通過比較分析發(fā)現(xiàn),基于互信息的圖像配準(zhǔn)算法可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配準(zhǔn),配準(zhǔn)精度高。但是這種方法在計(jì)算互信息時(shí)需要所有的像素點(diǎn)都參與,而且每一次優(yōu)化搜索都要計(jì)算一次互信息,所以這種方法的計(jì)算量比較大,配準(zhǔn)速度慢。雖然基

4、于Harris算子的圖像配準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,配準(zhǔn)速度快,但是由于在特征點(diǎn)檢測(cè)時(shí)所設(shè)定閾值的大小,容易發(fā)生丟失特征點(diǎn)信息或者出現(xiàn)偽特征點(diǎn)的現(xiàn)象。
  (3)結(jié)合基于互信息的圖像配準(zhǔn)方法和基于Harris算子的圖像配準(zhǔn)方法這兩種方法的特點(diǎn),對(duì)基于SURF特征的圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行了研究。一方面減少了計(jì)算量,提高了配準(zhǔn)速度,另一方面不會(huì)像基于Harris算子的圖像配準(zhǔn)算法那樣出現(xiàn)偽特征點(diǎn),提高了配準(zhǔn)效率。但是由于基于SURF特征的圖像配準(zhǔn)算法

5、在計(jì)算Hessian矩陣時(shí)得到的特征點(diǎn)的響應(yīng)偏小,所以提取的特征點(diǎn)比較少,使得配準(zhǔn)效率降低。針對(duì)這一問題,改進(jìn)的SURF算法在檢測(cè)SURF的特征點(diǎn)時(shí)對(duì)近似的Hessian矩陣行列式做了加權(quán)處理,在增加匹配點(diǎn)對(duì)數(shù)的同時(shí)減少了誤匹配點(diǎn)?;赟URF特征的圖像配準(zhǔn)算法在特征點(diǎn)匹配是用歐氏距離作為相似度量,計(jì)算量大,配準(zhǔn)速度慢。改進(jìn)后的SURF算法,在特征點(diǎn)匹配時(shí),用曼哈頓距離代替歐式距離作為相似性度量來計(jì)算兩個(gè)特征向量之間的距離,降低了配準(zhǔn)的

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