文件名称:
基于色差向量场的彩色光学显微细胞图像分割
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文件大小: 5mb
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上传时间: 2021-02-05
详细说明：细胞图像分割是医学图像处理领域的研究热点之一。传统的细胞图像分割算法多是基于灰度图像的分割，图像中的颜色信息利用得不充分。在深入分析细胞图像颜色特征的基础上，提出了基于色差向量场分析细胞图像颜色变化规律的方法，相比于经典的彩色空间（HSV、YIQ、CIEL*a*b*），这种方法更能够突出图像中的主体细胞与非细胞区域的差异，而且针对大量图像的普适性更好。然后基于细胞图像的色差向量场，提出了一种循环匹配的分割方法，同时采用色差强度对分割结果进行了进一步的修正。通过对实际采集的彩色细胞图像样本的分割实验验证，该算法比RGVF Snake算法的分割结果更可靠，准确率可以达到95.2%，而且能够实现不同颜色重叠细胞图像的分割。
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