基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法

• 作者: 刘帅 苏洁
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 k均值聚类 隐马尔可夫随机场 期望最大值算法 最大后验概率
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 400-405
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201704062

摘要

为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法.以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用空间约束关系,减少孤立点影响,平滑分割区域;采用期望最大值算法优化模型参数,利用标记场和观测场的相互作用,通过迭代算法不断调整标签集合,迭代直至收敛得到全局最优值.对来自于骨髓涂片的61幅细胞图像中的780个6类细胞的实验表明,本文算法提高了分割的准确率(不小于95％),便于进一步提取细胞病理特征,实现检测识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏洁	济南大学信息科学与工程学院	14	51	5.0	6.0
5	刘帅	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	7	48	5.0	6.0