顯微鏡細(xì)胞特征提取及識(shí)別.pdf

1、顯微鏡細(xì)胞圖像自動(dòng)分類識(shí)別是生物醫(yī)學(xué)的熱點(diǎn)研究內(nèi)容之一。鏡檢體液中有形成分檢測是醫(yī)學(xué)臨床檢驗(yàn)的重點(diǎn),因此,鏡檢體液細(xì)胞圖像自動(dòng)識(shí)別與分析的實(shí)現(xiàn)不僅可以提高醫(yī)學(xué)檢測的速率,而且可以降低醫(yī)學(xué)檢測的主觀干擾,使鏡檢技術(shù)更加科學(xué)可靠。論文結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)了顯微鏡細(xì)胞圖像的形狀、顏色、紋理特征提取、特征選擇和目標(biāo)分類識(shí)別功能,研究技術(shù)在臨床檢驗(yàn)儀器中得到應(yīng)用。
　　在形狀特征提取方面,通過對(duì)顯微鏡細(xì)胞圖片的分析,建立了各

2、類細(xì)胞圖像的形狀語義模型,結(jié)合語義模型實(shí)現(xiàn)了圖片中各類細(xì)胞形狀特征的提取與建模。提出了一種融合歸一化空間距離分布的不變矩特征提取算法,通過運(yùn)用橢球空間分布結(jié)構(gòu)圖對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行歸一化處理,再結(jié)合Hu不變矩特征描述子得到了一種平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不變的魯棒性不變矩特征,且實(shí)現(xiàn)了更好的分類效果。
　　在顏色和紋理特征提取方面,建立了各類細(xì)胞圖像的顏色紋理語義模型,實(shí)現(xiàn)了顏色紋理特征提取與建模。提出了一種自適應(yīng)概率滑動(dòng)窗直方圖特征提取算法,它

3、首先將區(qū)域灰度均值作為滑動(dòng)窗中心值,然后找出直方圖中最大值和最小值構(gòu)造自適應(yīng)閾值,窗口根據(jù)閾值自適應(yīng)滑動(dòng);算法不僅提取了分類理想的顏色特征,而且得到了理想的圖像灰度拉伸效果,加大了各類細(xì)胞紋理特征可分性。論文提出了融合網(wǎng)格均值加權(quán)和空間信息的多重分形維數(shù)特征提取算法,有效提取了細(xì)胞的紋理特征,算法既反映了細(xì)胞的強(qiáng)度信息又改善了多重分形維數(shù)隨細(xì)胞面積影響的;進(jìn)一步針對(duì)特征魯棒性的改進(jìn),提出了一種融合橢球面空間結(jié)構(gòu)的多重分形維數(shù)特征提取算法