骨髓细胞图像的小波变换与K-means聚类分割算法

• 作者: 吕雪扬 苏士美
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 细胞分割 小波变换 K-means聚类 颜色特征
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.04.004

摘要

为了能准确地分割出骨髓细胞涂片中的各类细胞,提出一种基于小波分析的聚类分割方法.首先采用小波变换消除散焦噪声,然后通过对彩色图像G分量进行小波系数多尺度分解,提取特征参数信息,根据图像G分量与S分量的差异性并结合得到变换图像STG,二值化处理提取白细胞胞核,最后为K-means聚类方法提供优化的初始聚类中心,从而对各类红细胞、白细胞进行分割和分离.通过对比分析和实验测试,该算法有效克服了骨髓细胞显微图像的复杂散焦、细胞种类繁多以及目标区分度低而导致图像分割的困难,准确率达94.15％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏士美	郑州大学电气工程学院	20	66	4.0	7.0
2	吕雪扬	郑州大学电气工程学院	1	5	1.0	1.0