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尿液有形成分图像中红白细胞分割和识别算法研究

发布时间:2021-01-29 00:07
  对尿液有形成分中所含的特定细胞成分与数量进行判定,是人体泌尿及肾脏疾病诊断的重要依据之一。本研究设计一种基于低维特征条件的尿液有形成分图像红白细胞分割与分类算法,不仅能保证低倍率(20倍目镜系统采集)条件下特定细胞完整的分割提取,同时也一定程度提高了识别准确率。主要工作如下:1.设计了一种结合高斯混合模型和距离矩阵的图像去噪增强方法。算法首先选取了灰度共生矩阵衍生出的均值和统计量作为纹理特征,对尿液有形成分纹理图像建立高斯混合模型,结合邻域像素的相互影响增强图像以降低噪声和弱边缘现象对分割的影响。2.设计了一种基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的尿液有形成分粘连细胞分割算法。考虑到背景与前景的纹理明显区别,采用纹理分类的思想实现分割的目的。算法将相似权重引入势函数,通过马尔科夫模型对特征图像进行纹理分割,考虑了势团内像素标记信息和纹理信息双层相互作用。利用面积比值法找出粘连细胞的凹点候选集,提出一种凹点聚类找到最佳分割凹点对的思想,从而完成粘连细胞的分割。3.提出了一种拓扑特征向量提取方法,选取了区域数、梯度空间方差、最大区域面积比、周长、面积、连通域... 

【文章来源】:重庆邮电大学重庆市

【文章页数】:65 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

尿液有形成分图像中红白细胞分割和识别算法研究


尿液有形成分图像特点

灰度分布,白细胞


介绍了主要图像特征,如形状特征、统计特征和纹理特征。根据红、白两类细胞各自的图像特征进行了特征选择,提出了图像环投影特征以及新的特征组合。3.1 红白细胞的特征从纹理角度来分析,红细胞的中心灰度与边缘灰度值相差较大,但内部灰度分布较均匀,如图 3.1(a)和 3.2(e)所示。而白细胞内部灰度分布杂乱,纹理走向没有明显规律,如图 3.1(b)和 3.2(b)所示。从图 3.1 可以看出,白细胞灰度集中在[50,170]区间内,而红细胞整体灰度值要大于白细胞整体灰度值,灰度集中在[140,200]这个区间。从拓扑结构角度分析,红细胞内部干净,具有 环状结构 ,基本上都是 2~3 个环,如图 3.2(f)所示。且红细胞的环与环嵌套,相邻环之间灰度差异大。相比之下,白细胞内部结构不清晰,没有 环状结构 ,灰度分布也显得杂乱无章,无规律可循,如图 3.2(c)所示。从图 3.2(a)和(d)的对比中可以看出,白细胞比红细胞体积要大。

示意图,投影特征,图像,示意图


(c)白细胞 (d)区域检测图图 3.1 红、白细胞图像环投影特征示意图,灰度剧烈变化的像素点弥漫细胞区域分区域都有数值,且由于像素点较多而结构具有“环”的结果,导致灰度剧烈周,且为同心环。本文定义梯度空间方对于一幅细胞 canny 边缘检测图,假设它i),i=1,2, ,N,像素点的灰度值取值范围点个数总和。那么梯度空间方差计算如21( )NiT iGN 的 MRF 分割结果的 canny 边缘检测图为


本文编号:3005935

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