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在凝胶图像的获取过程中,样本的多样性以及实验环境的复杂性,会导致凝胶图像产生一定的失真,从而影响凝胶蛋白点匹配的准确率。针对凝胶图像失真的特点,提出了一种非线性形变的校正算法,将"笑脸"形变模型和B样条形变模型有效融合在一起。仿真实验结果表明,新方法与基于B样条形变的图像校正方法相比,形变校正效果明显有所改善。