【摘 要】
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研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率。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,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
【机 构】
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长春理工大学生命科学技术学院,长春,130022
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研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率。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,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。运用本文方
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