【摘 要】
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鉴于构成白细胞图像的成分较为复杂,而多光谱图像刚好提供了大量的信息来区分这些成分,因此我们引入了先分类后分割的步骤,首先运用最大似然法对细胞图像进行分类,在分类过程
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鉴于构成白细胞图像的成分较为复杂,而多光谱图像刚好提供了大量的信息来区分这些成分,因此我们引入了先分类后分割的步骤,首先运用最大似然法对细胞图像进行分类,在分类过程中,考虑到视觉上下文信息,我们引入了Markov随机场模型来描述先验概率.然后利用分类结果,提取出白细胞核和浆的初始轮廓.在获得初始轮廓的基础上,该文利用了活动轮廓模型来逼近基于边缘信息的真实轮廓,在活动轮廓模型的优化过程中,为了既能够得到全局最优解,而且尽量较少时间复杂度,该文提出了基于活动轮廓模型和动态规划法的改进算法:一方面根据白细胞图像的特点改进了活动轮廓的能量表达式,另一方面有效的减少了动态规划法的搜索空间,使最终能够得到单个白细胞的核和浆准确、封闭的轮廓,从而实现白细胞图像的自动分割.实验结果表明,该文提出的方法能有效准确地分割白细胞图像,并且在计算时间上完全能满足临床诊断的要求.
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