骨髓細胞圖像分割方法研究.pdf

1、在白血病自動診斷過程中,骨髓細胞分割是一個非常重要的環(huán)節(jié),分割結果的好壞直接關系到后續(xù)識別的效果。由于骨髓細胞圖像的多樣性和復雜性,目前還沒有一種完全通用的分割方法可以實現(xiàn)對所有骨髓細胞圖像的正確分割。無論采用哪種分割算法,總會產(chǎn)生重疊、粘連的現(xiàn)象,因此,迫切需要提出一種切實可行的方法來解決這一難題。
　　 本文對骨髓涂片中白血病細胞的圖像分割進行了研究。論文主要工作如下:
　　 本文闡述了該領域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,介紹了

2、基于區(qū)域分割、基于邊緣分割和基于特定理論分割等幾種常用的分割算法,并進行了比較分析,指出了它們的優(yōu)缺點。
　　 在骨髓圖像預處理方面,針對白血病細胞圖像中復雜的塊狀背景噪聲現(xiàn)象,提出了用雙邊濾波與OTSU法相結合確定閾值的圖像預處理方法,代替了傳統(tǒng)的使用中值濾波圖像預處理。
　　 在骨髓細胞圖像分割方面,提出了一種基于能量投影的小波變換分割方法。該方法首先基于能量投影對圖像進行非均勻分塊,并利用小波提取圖像特征,采用改進

3、FCM算法對特征向量進行聚類,從而實現(xiàn)有效的圖像分割。
　　 在解決粘連細胞分離的問題時,提出了基于數(shù)學形態(tài)學的分割方法。該算法根據(jù)領域像素點傳遞的最短距離信息來計算像素點距最近背景像素點間的最短距離,利用一種鏈表結構來存儲像素點的距離更新信息,并且采用了矩陣迭代實現(xiàn)距離變換。利用分水嶺算法找到粘連細胞的分離點,從分離點開始,利用數(shù)學形態(tài)學中的膨脹,進行八鄰域填充,能快速的恢復原細胞區(qū)域,精確的找到分離點。
　　 最后,