基于互信息量的寄生虫卵图像自动优化分割

• 作者: 卢振泰 吕庆文 陈武凡
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像分割 阈值化 互信息量 Otsu算法
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 301-302
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.11.092

摘要

从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种新的基于Otsu算法与互信息量技术相结合的分割算法--OMI算法.首先利用Otsu算法确定全局阈值作为初值,以互信息量为目标函数,在小范围内计算分割图像与原图像的互信息量,互信息量达到最大时的阈值即为最优值,这是将图像配准方法用于分割的一种创新性尝试.对大量人体寄生虫显微图像进行了实验,结果表明,本算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,虚假目标信息大大降低,图像边界细腻、连续且定位性能好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈武凡	南方医科大学医学图像处理重点实验室	214	1814	21.0	30.0
2	吕庆文	南方医科大学医学图像处理重点实验室	54	420	10.0	18.0
3	卢振泰	南方医科大学医学图像处理重点实验室	49	397	11.0	18.0