宮頸細(xì)胞圖像分割與識別算法研究.pdf

1、宮頸癌是一種發(fā)病率極高的惡性腫瘤，宮頸細(xì)胞的定量分析與識別對宮頸癌及癌前病變的篩查和診斷具有重要的實(shí)用價值。結(jié)合宮頸細(xì)胞病理學(xué)基礎(chǔ)知識，運(yùn)用圖像分析技術(shù)和模式識別技術(shù)，研究了宮頸細(xì)胞圖像的分割方法、特征參數(shù)計算與選擇以及宮頸細(xì)胞的分類與識別。主要內(nèi)容有以下方面：
　　在宮頸癌細(xì)胞圖像分割技術(shù)方面，本文以宮頸細(xì)胞巴氏染色圖像為例，根據(jù)圖像的特點(diǎn)提出兩種分割方法。第一種是基于OTSU和改進(jìn)CV模型的分割方案。該方案中，針對OTSU算法

2、對宮頸細(xì)胞圖像分割精度不高以及CV模型對初始條件敏感以及演化效率低等問題，采用兩次OTSU閾值分割對圖像進(jìn)行粗分割，分別將分割結(jié)果區(qū)域和輪廓作為CV模型的分割區(qū)域及初始輪廓，降低了CV模型的場景復(fù)雜度；利用結(jié)合全局信息及局部信息的邊緣函數(shù)代替CV模型中的Dirac項，使分割算法更好的適應(yīng)宮頸細(xì)胞圖像；第二種是基于雙層分水嶺的分割方案。該方案中，為兼顧不同顏色特點(diǎn)的細(xì)胞核，對圖像分別進(jìn)行兩次不同參數(shù)的分水嶺分割，最終將兩次的分割結(jié)果融合到