2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛。計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)細(xì)胞圖像處理在醫(yī)學(xué)智能診斷領(lǐng)域扮演著重要的角色。細(xì)胞分割是細(xì)胞特征提取和細(xì)胞識(shí)別的基礎(chǔ),對(duì)細(xì)胞識(shí)別的效果起決定作用。為了準(zhǔn)確地對(duì)細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別,需要對(duì)細(xì)胞核和胞漿的形態(tài)特征進(jìn)行定量分析,分割出精準(zhǔn)的細(xì)胞核和胞漿輪廓的分割算法是目前極富有挑戰(zhàn)性的課題。細(xì)胞圖像的形狀多種多樣,傳統(tǒng)的分割算法很難從細(xì)胞圖像中分割出細(xì)胞核和胞漿輪廓。雖然目前人們提出了很多細(xì)胞分割算法,但沒有

2、一種算法可以用來分割所有的細(xì)胞,所以人們根據(jù)不同種類和不同用途的醫(yī)學(xué)細(xì)胞,選擇不同的改進(jìn)的分割算法進(jìn)行分割。
   本文根據(jù)經(jīng)過染色處理的彩色白血細(xì)胞圖像的特點(diǎn),提出了基于復(fù)合梯度的分水嶺算法分割彩色細(xì)胞。分水嶺算法是一種經(jīng)典的圖像分割算法,但是傳統(tǒng)分水嶺算法是利用灰度或灰度梯度信息,對(duì)圖像的噪聲特別敏感,很容易影響細(xì)胞分割效果從而產(chǎn)生過分分割。人們一般通過對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理來減少圖像的噪聲,或者在分水嶺分割后對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行區(qū)域合

3、并來減少過分分割。本文提出一種基于復(fù)合梯度的分水嶺算法,主要是改進(jìn)對(duì)分水嶺算法有決定性影響的梯度為復(fù)合梯度,該復(fù)合梯度采用八鄰域梯度信息,不僅考慮到圖像的灰度特征同時(shí)也考慮圖像的空間特征,在一定程度上能夠降低細(xì)胞圖像的噪聲,能消除一部分過分分割。
   在對(duì)白血細(xì)胞圖像進(jìn)行基于復(fù)合梯度的分水嶺算法分割后,由于噪聲或其它的因素影響,會(huì)產(chǎn)生一些小面積區(qū)域。本文根據(jù)這個(gè)問題提出先對(duì)小面積區(qū)域進(jìn)行初始合并,這樣不僅減少了計(jì)算量也提高了分

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