基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法

发布时间：2017-11-14 17:37

  本文关键词：基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法

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【摘要】：为解决具有灰度不均匀、低对比度以及边缘模糊等缺陷的粘连细胞分割问题,提出结合水平集方法的轮廓提取和凹点区域检测的细胞分割方法.利用水平集方法可很好地解决曲线演化过程中的拓扑变化问题,结合细胞图像的区域信息和边缘信息,能有效提取细胞的边缘轮廓.该方法可最大限度地保留细胞边缘轮廓的几何特征.根据多边形的凹凸性,循环迭代检测粘连细胞轮廓上的凹点区域,确定细胞的粘连位置,最后确定粘连位置的分割连接线.对几十幅不同粘连细胞图像的分割实验结果表明,该方法易于实现,鲁棒性强,效果明显,细胞分割的平均准确率达到83.01%,优于分水岭及聚类分割方法.
【作者单位】： 桂林电子科技大学机电工程学院;北京邮电大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61562013,21365008) 广西重点研发计划项目(桂科AB16380293)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 图像分割是医学图像处理和分析的关键,而粘连细胞图像的分割是其中的难点和热点问题.由于图像中常常存在灰度不均匀、低对比度以及边缘模糊等缺陷[1],给粘连细胞的分割带来困难,也对算法的鲁棒性提出了挑战.基于细胞图像的边缘、纹理、灰度等视觉特征,学者们提出了诸如分水岭[

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 谢忠红;姬长英;郭小清;朱淑鑫;;基于凹点搜索的重叠果实定位检测算法研究[J];农业机械学报;2011年12期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国重要报纸全文数据库 前1条

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本文编号：1186398