融合Otsu与PCNN的细胞显微图像分割

• 作者: 夏平 徐光柱 胡蓉 邹耀斌 雷帮军
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 细胞显微图像 脉冲耦合神经网络 最大类间方差法 阈值
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1131.2018.11.005

摘要

针对细胞显微图像分割中由于纹理复杂较难定位轮廓信息的问题,提出了融合最大类间方差(Otsu)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的细胞图像分割算法.为定义PCNN中初始阈值,应用Otsu算法,确定细胞图像中目标与背景间最大方差,此为统计意义上的最佳阈值,以此作为PCNN细胞分割中初始阈值,提高了PCNN网络收敛速度;其次,构建PCNN细胞分割网络,通过初始化网络参数,实现细胞图像迭代分割;从视觉效果和客观评价指标两方面验证表明,相对于经典的最大类间方差(Otsu)算法和脉冲耦合神经网络(PCNN)算法,采用该算法分割的细胞显微图像的效果,其边缘与细节信息的清晰度、精细度均有较大程度改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏平	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	63	238	9.0	12.0
5	徐光柱	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	12	44	4.0	6.0
9	雷帮军	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	39	152	5.0	10.0
13	胡蓉	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	5	9	2.0	2.0
17	邹耀斌	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	11	24	3.0	4.0