流式白细胞影像分类技术研究

发布时间：2017-05-16 20:07

  本文关键词：流式白细胞影像分类技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究白细胞图像分类识别中有效的图像去噪、分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率。在图像去噪过程中采用了中值滤波与小波变换相结合的联合去噪方法,对白细胞图像中的椒盐噪声和高斯噪声起到很好的抑制作用；由于某些白细胞(粒细胞)中颗粒的存在,严重影响细胞核与细胞质区域的正确分割,研究通过将空间信息与核函数融入模糊C-均值聚类(FCM)算法,提出了一种改进的FCM算法。应用该算法对白细胞图像进行分割,并采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理,获得了很好的分割效果,解决了粒细胞的质核分割难题。对于细胞的纹理特征提取,通过对局部二值模式(LBP)中阈值参数的模糊化,建立了基于局部模糊模式(LFP)的纹理特征提取算法。运用上述方法进行图像分割和纹理提取,以支持向量机作为分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验,结果表明白细胞的正确识别率达到93%。
【关键词】：白细胞分类 图像去噪 图像分割 模糊C-均值聚类 纹理特征提取 局部模糊模式
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 课题研究的背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 流式细胞术应用进展9-11
• 1.2.2 医学图像处理与识别技术国内外研究进展11-13
• 1.3 白细胞图像分类系统结构设计13-14
• 1.4 本论文研究的目的与内容14-16
• 第二章 图像去噪16-27
• 2.1 概述16-17
• 2.2 中值滤波17-19
• 2.2.1 传统中值滤波17
• 2.2.2 极值检测与自适应中值滤波17-19
• 2.3 小波去噪原理19-25
• 2.3.1 小波简介19-21
• 2.3.2 基于小波变换的图像去噪原理21-23
• 2.3.3 改进的VisuShrink阈值法23-24
• 2.3.4 去噪效果评价24-25
• 2.4 中值滤波与小波去噪联合去噪25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 图像分割27-42
• 3.1 图像分割的基本概述27-28
• 3.2 阈值法28-29
• 3.3 基于区域的分割29-31
• 3.3.1 区域生长29-30
• 3.3.2 基于分水岭变换的分割30-31
• 3.4 基于边缘的图像分割31-34
• 3.4.1 Sobel边缘检测器32
• 3.4.2 LoG边缘检测器32-33
• 3.4.3 Canny边缘检测器33-34
• 3.5 基于模糊聚类的分割技术34-40
• 3.5.1 基本模糊C-均值聚类算法34-36
• 3.5.2 融入空间信息36-37
• 3.5.3 核函数法改进的FCM算法37-38
• 3.5.4 形态学运算38-39
• 3.5.5 FCM聚类算法的分割结果与评价39-40
• 3.6 本章小结40-42
• 第四章 特征提取与识别42-60
• 4.1 几何特征42-44
• 4.1.1 细胞体周长42
• 4.1.2 细胞核面积42-43
• 4.1.3 细胞核圆形度43
• 4.1.4 核质比43-44
• 4.2 纹理特征44-52
• 4.2.1 灰度共生矩阵法44-46
• 4.2.2 局部二值模式46-48
• 4.2.3 局部模糊模式48-50
• 4.2.4 LFP算法的改进50-52
• 4.2.5 算法运算时间评估52
• 4.3 分类器设计52-58
• 4.3.1 BP神经网络52-55
• 4.3.2 支持向量机55-58
• 4.4 实验与结果分析58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第五章 结论60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-65
• 攻读硕士学位论文期间发表的学术论文情况65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 万千;薛明;;基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法[J];电子科技;2011年05期

2 邢藏菊,曲延锋,徐健,王守觉;一种用于抑制椒盐噪声的多窗口中值滤波器[J];电子与信息学报;2002年12期

3 曾荣周;伏云昌;童耀南;;一种改进的分水岭分割的研究[J];光电子技术;2007年01期

4 周刚;贾振红;覃锡忠;;一种新的图像去噪混合滤波方法[J];激光杂志;2007年01期

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6 唐发明,王仲东,陈绵云;支持向量机多类分类算法研究[J];控制与决策;2005年07期

7 苟博;黄贤武;;支持向量机多类分类方法[J];数据采集与处理;2006年03期

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1 孙慧贤;基于纹理分析的视觉检测方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2010年

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本文编号：371783