【摘 要】
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针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法。该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571070);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1704073);重庆市人力与社会保障局留创计划创新类项目(cx2017011)~~
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针对低倍率镜检图像无标记红白细胞对比度低、边缘模糊、结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点,提出一种改进的低维特征向量识别算法。该算法通过彩色图像空间分离、逻辑或运算和形态学处理完成初步分割,针对粘连细胞,采用基于迭代腐蚀的标记分水岭方法再次分割,通过多种方法互补完成红白细胞的分割。根据红白细胞在形态、快速傅里叶变化(fast Fourier transform,FFT)以及Canny边缘检测图像的差别,提取周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和和闭合比值6个相关特征组成特征向量用于训练支持向量机分
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