白细胞图像的自动分割问题研究

根据彩色图像中白细胞核对Ｒ、Ｇ、Ｂ信号的敏感性不同,利用直方图和腐蚀扩张等方法一次提取出图像中的白细胞区域,并从Ｒ、Ｇ、Ｂ空间线性变换到Ｉ１,Ｉ２,Ｉ３空间后,利用迭代自组织数据分析算法,把白细胞区域分为细胞浆、细胞核、背景三部分,一次提取出完整的白细胞。     

白细胞分类二叉树方法的建立

在仔细研究白细胞图像特点的基础上,提出了二叉树分类算法,主要提取细胞的色彩参数以及核的形状参数,用于判决识别。在细胞抽提阶段,只进行核的抽取,避免了细胞浆与背景颜色接近,难以分离而导致的因细胞浆提取不完整引起的判决误差,提高了系统的识别率;克服了统计模式识别算法中需要大量训练样本和提取众多特征参数的缺点,大大减少了矩阵运算时间。     

基于动态核函数的模糊支持向量机

针对传统的支持向量机(SVM)对训练样本中的噪声和野值特别敏感而导致的过学习问题,文中提出了一种新的基于动态核函数的模糊支持向量机(FSVM).该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且还考虑了样本间的密切度,结合这两种思想在特征空间中构造了一种新的基于动态核函数的模糊隶属度.仿真实验表明,该方法有较好的分类精度和推广能力并且在理论上具有一般性和能够有效地减弱野值的影响.     

自动阈值选取的两种算法

介绍了阈值分割法的特点,阈值选取在阈值分割中的重要性,最佳阈值选取的原则,最频值法,以及基于最频值法提出的两种阈值选取算法。该算法用于医学细胞图像的自动分割,获得快速而良好的分割效果。     

一种计算任意封闭形状面积的方法

通过对边界的跟踪与矢量分析，实现了对面积的计算。实际用于生物医学、金相等图像分析，结果表明该方法可行。     

基于线性模式的有损伤图像复原技术的研究

提出了一种线性逼近法,应用数字图像处理技术,实现了有损伤图像的复原。结果显示,复原图像质量有显著改善。