模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2008年
2期
165-170
,共6页
周宏琼%汪增福%林万洪%丁柏
週宏瓊%汪增福%林萬洪%丁柏
주굉경%왕증복%림만홍%정백
图像分割%细胞骨架%微丝%微管%Mumford-Shah模型
圖像分割%細胞骨架%微絲%微管%Mumford-Shah模型
도상분할%세포골가%미사%미관%Mumford-Shah모형
对采集的细胞骨架图像进行量化描述是进行细胞形态分析的关键步骤,而要实现对细胞骨架的精确描述,需要从图像中分割出仅包含微丝或微管的目标区域.本文在对基于Mumford-Shah模型的Chan-Vese法和大津(Otsu)法进行深入研究的基础上,提出一种用于细胞骨架图像区域分割的改进算法.该算法将Otsu法所具有的稳定、快速的特性和Chan-Vese法相结合来实现细胞骨架图像的区域分割.实验结果表明,相对于单独运用Chan-Vese法而言,所提出的改进方法有效解决原有算法存在的计算费时的问题,可以较好完成所述图像分割任务.
對採集的細胞骨架圖像進行量化描述是進行細胞形態分析的關鍵步驟,而要實現對細胞骨架的精確描述,需要從圖像中分割齣僅包含微絲或微管的目標區域.本文在對基于Mumford-Shah模型的Chan-Vese法和大津(Otsu)法進行深入研究的基礎上,提齣一種用于細胞骨架圖像區域分割的改進算法.該算法將Otsu法所具有的穩定、快速的特性和Chan-Vese法相結閤來實現細胞骨架圖像的區域分割.實驗結果錶明,相對于單獨運用Chan-Vese法而言,所提齣的改進方法有效解決原有算法存在的計算費時的問題,可以較好完成所述圖像分割任務.
대채집적세포골가도상진행양화묘술시진행세포형태분석적관건보취,이요실현대세포골가적정학묘술,수요종도상중분할출부포함미사혹미관적목표구역.본문재대기우Mumford-Shah모형적Chan-Vese법화대진(Otsu)법진행심입연구적기출상,제출일충용우세포골가도상구역분할적개진산법.해산법장Otsu법소구유적은정、쾌속적특성화Chan-Vese법상결합래실현세포골가도상적구역분할.실험결과표명,상대우단독운용Chan-Vese법이언,소제출적개진방법유효해결원유산법존재적계산비시적문제,가이교호완성소술도상분할임무.
