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文檔簡介
1、血細胞的自動分割和識別是計算機圖像處理和模式識別在醫(yī)學圖像領域應用的一個重要研究課題,有著重要的臨床意義。目前很多中小醫(yī)院仍然使用人工目測的方法來完成血細胞的分類計數(shù),一部分醫(yī)院使用的血細胞自動分析儀只能進行白細胞的三分類,不能完全適應臨床的需要。因此,使用數(shù)字圖像處理的方法來分割血液圖像中的白細胞并使用模式識別的方法對其進行分類是目前一個重要的發(fā)展方向。
通過資料查閱和實驗,我們發(fā)現(xiàn),血細胞顯微圖像中白細胞核和其他區(qū)域的
2、G分量和S分量灰度值存在一個界限,我們對MEANSHIFT算法作了改進,采用基于改進的MEANSHIFT算法,對血細胞圖像的G通道直方圖和S分量直方圖進行處理,自適應地得到白細胞核和其他區(qū)域的分割閾值,將白細胞核從圖像中分割出來,并使用區(qū)域填充和區(qū)域增長的方法完成白細胞核的標識:然后利用圖像在HSI色彩空間中的H分量的大小作為生長準則,運用區(qū)域生長法提取白細胞胞漿:在對白細胞區(qū)域進行特征提取后,我們采用了支持向量機來進行分類,通過實驗對
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