CAJ | 학술논문

为了克服传统图像分割方法在识别复杂背景下的细胞时存在的捕捉不全、噪声敏感和计数不准确的缺憾,构造了一种基于HSI空间下的细胞识别新法,通过在复杂背景图片中实选出几部分目标点的RGB模型信息,转换成优化的HIS模型,再用多图像平均法求出其H分量的直方图范围,并依之提取目标特征,实现细胞识别及计数.仿真实验结果表明:在处理染色不均、光照过强、背景复杂、细胞粘滞等特殊细胞图片,尤其是目标细胞与背景的色彩特征相似度高且多层分布的细胞图片时,方法输出的特征参数与实数吻合度高、计数准确,解决了临床应用上多层细胞难识别的问题,弥补了传统图像分割方法对此类图片处理的不足.
위료극복전통도상분할방법재식별복잡배경하적세포시존재적포착불전、조성민감화계수불준학적결감,구조료일충기우HSI공간하적세포식별신법,통과재복잡배경도편중실선출궤부분목표점적RGB모형신식,전환성우화적HIS모형,재용다도상평균법구출기H분량적직방도범위,병의지제취목표특정,실현세포식별급계수.방진실험결과표명:재처리염색불균、광조과강、배경복잡、세포점체등특수세포도편,우기시목표세포여배경적색채특정상사도고차다층분포적세포도편시,방법수출적특정삼수여실수문합도고、계수준학,해결료림상응용상다층세포난식별적문제,미보료전통도상분할방법대차류도편처리적불족.