摘要: 为了能够快速准确的对人类细胞的形态及增殖分化等情况进行检测,评价患者健康状况,提出了一种基于颜色模型极小值运算的高效自适应细胞图像分割方法,首先提取了图像HSV通道中特征明显的S分量图像,并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术来对S分量图像进行梯度修正;在图像的梯度得到修正后,使用分水岭算法对图像进行分割;并根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并得到背景、细胞与细胞核三个部分,最后使用形态学后处理去除合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。对细胞图像进行分割测试的实验结果表明:细胞与细胞核分割的准确度分别为0.9788和0.9677;Dice系数分别为0.9388和0.9370,实现了对医学显微细胞图像的精准分割。
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