改进的分数阶微分及图论的粘连血细胞图像分割

发布时间：2019-01-05 15:23

【摘要】：针对血细胞图像模糊及对比度不高的现象,提出一种改进的分数阶微分的图像预处理方法.即将形态学去噪和改进的类圆形掩膜算子的分数阶微分增强结合起来,在滤除血细胞图像的染色污染和颗粒噪声的同时较好地保留了细胞边缘细节.针对分水岭算法存在的过分割和最小生成树算法存在的效率较低问题,采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法.首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像,接着算法选取过分割区域映射为节点,最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像.实验表明,该算法能有效缓解分水岭算法的过分割,并且有效减少了最小生成树算法中节点的数目,提高算法效率.
[Abstract]:Aiming at the phenomenon of blur and low contrast of blood cell image, an improved fractional-order differential image preprocessing method is proposed. Combining morphological denoising with fractional differential enhancement of the improved circular mask operator, the cell edge details are well preserved while filtering out the staining contamination and particle noise of the blood cell image. Aiming at the low efficiency of over-segmentation and minimum spanning tree algorithm in watershed algorithm, an image segmentation algorithm based on watershed algorithm and minimum spanning tree algorithm is proposed. Firstly, the fractional differential enhanced cell image is first segmented by watershed algorithm, then the over-segmented region is selected as the node. Finally, the cell image is segmented based on the improved minimum spanning tree algorithm. Experiments show that the algorithm can effectively reduce the over-segmentation of watershed algorithm, reduce the number of nodes in the minimum spanning tree algorithm, and improve the efficiency of the algorithm.
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170147) 福建省教育厅科研资助项目(JAT160075)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2401946