基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割

• 作者: 廖苗 张丙奎 曾业战 赵于前 邹北骥 黄忠朝
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模式识别 支持向量机(SVM) 椭圆拟合 瓶颈检测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、控制技术
• 页码范围: 722-728
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.04.012

摘要

提出细胞显微图像的自动分割方法,重点解决重叠细胞之间的分割难题.对原始图像进行二值化,提取每个连通区域的多个形状特征并应用支持向量机(SVM)进行测试,区分单个与重叠细胞.运用瓶颈检测寻找分离点对分割重叠细胞.基于细胞的椭圆或圆形结构,对分割后的边缘,应用改进的椭圆拟合法进行修正,修正后的细胞区域能够有效地反映重叠在一起的细胞的真实形状.对新生成的封闭区域进行循环检测,直至所有重叠细胞分割完毕.实验结果表明,相较于多种现有的细胞分割方法,采用该算法能够更有效地抑制过分割和欠分割,分割准确率、敏感度和特异度高.