【摘 要】
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针对强粘连巨噬细胞图像难分离和畸变细胞易过分割的问题,提出了一种结合多种图像处理技术的混合分割方法。首先使用高/低帽变换增强灰度图像的对比度;然后基于优化种子点重
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,中国电信江西分公司
【基金项目】
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江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0079);江西省科技支撑计划资助项目(2009BGB01900)
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针对强粘连巨噬细胞图像难分离和畸变细胞易过分割的问题,提出了一种结合多种图像处理技术的混合分割方法。首先使用高/低帽变换增强灰度图像的对比度;然后基于优化种子点重构距离图像,在重构距离图的基础上使用分水岭变换获得初始分割结果;最后结合人眼对区域相似性的实际感知定义了融合灰度距离、方差和边缘信息的综合相似性准则,根据综合相似性准则进行区域合并得到最终分割结果。仿真结果对比表明,新设计的方法不仅能够成功分离强粘连细胞而且能有效抑制畸变细胞由于形状不规则而产生的过分割,错分率更小,与人工标注的分割结果更为接近。
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