复杂背景下的宫颈细胞核分割方法

发布时间：2021-12-01 20:29

　　自动阅片技术采用图像处理方法,在细胞核识别的基础上实现对细胞核DNA含量的准确测量,能够为医生诊断提供辅助。图像分割作为自动阅片系统关键直接影响系统性能。然而,显微镜下细胞核图片存在光照不均、背景阴影等情况。并且不可避免地存在一些血细胞、淋巴细胞、垃圾杂质、成团细胞,这严重降低了分割算法的性能。为解决上述问题,提出了复杂背景下的宫颈细胞核分割方法。该方法首先利用参数自适应的局部阈值法来分割图片,并利用自适应的分割参数调节来处理图片中的复杂情况。即利用局部阈值窗口大小和二值化后轮廓数量的函数关系来自动调节窗口大小。然后根据得到的二值图确定分水岭算法的标记图像,最后利用分水岭算法完成整张图片的分割。实验表明,此方法能适应复杂图像环境,并可以从成团细胞中分割出重叠程度较低的细胞,提高分类器识别细胞核的概率。 

【文章来源】：哈尔滨理工大学学报. 2019,24(03)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 本文算法实现
    1.1 传统分水岭原理
    1.2 图像预处理
        1.2.1 局部阈值原理
        1.2.2 自适应参数调节
    1.3 标记点的选取
        1.3.1 轮廓分割
        1.3.2 重复腐蚀
    1.4 分割算法实现步骤
2 实验和结果分析
    2.1 参数自适应的对比实验
        2.1.1 实验数据
        2.1.2 实验过程
        2.1.3 实验结果分析
    2.2 分水岭算法的对比实验
        2.2.1 实验数据与过程
        2.2.2 结果分析
    2.3 算法效果评价与分析
        2.3.1 实验数据
        2.3.2 实验过程
        2.3.3 实验结果与分析
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于水平集和凹点区域检测的粘连细胞分割方法[J]. 杨辉华,赵玲玲,潘细朋,刘振丙.  北京邮电大学学报. 2016(06)
[2]基于多阈值Otsu准则的阈值分割快速计算[J]. 申铉京,刘翔,陈海鹏.  电子与信息学报. 2017(01)
[3]基于局部期望阈值分割的图像边缘检测算法[J]. 刘占.  计算机与现代化. 2016(08)
[4]图像阈值分割方法研究进展20年（1994—2014）[J]. 吴一全,孟天亮,吴诗婳.  数据采集与处理. 2015(01)



本文编号：3527007