2d-zernike矩图像处理（一.概述）

实习期第二个项目正式开始！html

1、项目综述git

项目应用背景是用新型 X 射线激光衍射测定蛋白质结构，相关介绍可参考《科学》上的文章：http://paper.sciencenet.cn/htmlpaper/201312310433031627100.shtm，以及知乎大佬zbsun的回答：https://www.zhihu.com/question/20809170。总之，解开蛋白结构对解释生命机理、设计药物都很重要，将来小码农只但愿能用计算机技术在科学探索的路途中发挥一丢丢丢丢丢丢丢做用~github

我要作的就是根据老师学长们在Stanford作实验带回来的一堆蛋白质晶体衍射图片，对图像中亮点的形状分类（目前是每一个亮点都按环形算强度，不够准确），从而较为准确的算出它们的强度，再将强度映射到傅里叶空间重构蛋白质结构。网络

2、数据源ui

衍射图片具体产生过程以下，人话解释就是有一个喷头一直喷喷喷蛋白质晶体，而后很强的激光射向它，时间可控制在极小的数量级，最后从接收器上就获得了衍射图像。设计

查看原始数据的gui和使用教程可从学长的github下载：https://lixx11.github.io/Click。以下大图由16个小接收器获取的图像拼接而成，大小为1480*1552。htm

能够看出大图不是按几何形状排列，不过不要紧，由于咱们分析的亮点很是很是小，截取其中一个11*11大小的片断以下，这就是须要分析的亮点形状，调整对比度可得右边更清晰的形状轮廓，这样就可定义规则来计算这个亮点的强度。blog

3、项目步骤教程

第一步：分割大图为若干小图，需思考如何分割使一个小图包括一个形状。图片

第二步：用zernike矩提取特征（信息不冗余、噪音不敏感、旋转不变形）

第三步：选取部分数据作聚类，思考k-means （硬）、C模糊聚类（软）、各类改进的模糊聚类...

第四步：聚类后获得的若干形状模板，做为分类标签

第五步：聚类数据作训练集，对全部数据进行分类，思考svm、BP神经网络...

第六步：计算不一样形状的强度，思考计算规则（形状-背景？)