中国数字医学
中國數字醫學
중국수자의학
CHINA DIGITAL MEDICINE
2010年
4期
35-37,40
,共4页
寄生虫卵%图像分割%形态学滤波%边界光滑度%区域填充度
寄生蟲卵%圖像分割%形態學濾波%邊界光滑度%區域填充度
기생충란%도상분할%형태학려파%변계광활도%구역전충도
寄生虫卵的自动识别是当今寄生虫医学图像处理的一个重要课题,目前已有算法一般都要求寄生虫标本杂质含量较少.提出一种基于形态学滤波的混合分割算法,首先采用B颜色信号提取有用信息,接着利用改进的形态学操作进行滤波,除去大量杂质及虫卵边缘粘合物,最后结合凸包运算并定义两个图像特征参数,即边界光滑度和区域填充度,做进一步选择.实验结果表明,该算法明显优于当前的一些虫卵分割算法,能充分利用虫卵的有用信息,有效剔除杂质,大大降低虚假目标,虫卵边界保留完整清晰,为寄生虫卵的自动识别打下了良好基础.
寄生蟲卵的自動識彆是噹今寄生蟲醫學圖像處理的一箇重要課題,目前已有算法一般都要求寄生蟲標本雜質含量較少.提齣一種基于形態學濾波的混閤分割算法,首先採用B顏色信號提取有用信息,接著利用改進的形態學操作進行濾波,除去大量雜質及蟲卵邊緣粘閤物,最後結閤凸包運算併定義兩箇圖像特徵參數,即邊界光滑度和區域填充度,做進一步選擇.實驗結果錶明,該算法明顯優于噹前的一些蟲卵分割算法,能充分利用蟲卵的有用信息,有效剔除雜質,大大降低虛假目標,蟲卵邊界保留完整清晰,為寄生蟲卵的自動識彆打下瞭良好基礎.
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