基于异常检测的尿沉渣图像分割

• 作者: 嵇启春 李悦
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 尿沉渣图像 形态学 异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 212-216,261
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.038

摘要

在尿沉渣图像中,由于其样本特性,使得在细胞图像采集时会有大量的杂质.这些杂质形状不规则,颜色不单一,用传统的图像分割算法难以去除.针对这个问题,提出一种基于异常检测的图像分割算法.该方法用形态学的方法对二值图像进行轮廓提取,根据其轮廓进行特征提取并且进行标记,然后用提取的轮廓特征以及标记构建异常检测模型.最终根据该模型对图象进行分割,并且定量地对该模型进行评价.实验结果表明,基于异常检测模型的尿沉渣检测方法能够以较高精度将杂质从细胞图像中分离.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	嵇启春		57	368	11.0	17.0
2	李悦		3	12	2.0	3.0