基于模糊逻辑和区域合并的分水岭变换图像分割

通过分析分水岭变换对图像细微变化敏感而产生过分割现象的缺陷,提出一种基于模糊逻辑的分水岭变换区域合并算法。首先使用形态学滤波方法对图像进行平滑降噪处理,并进行分水岭变换。再根据相邻区域的边缘有效性与灰度相似性,通过模糊推理及去模糊化方法获得区域可合并度。最后根据可合并度进行区域合并,获得分割结果图像。实验结果的数据分析表明:该方法在保证了重要轮廓信息不丢失的前提下,克服过分割现象,大量减少无效区域,提高了分割结果对图像中物体轮廓的概括性,较好地达到分割图像的目的。

HHT在白细胞亚群分类算法中的应用

与常规的白细胞亚分类方法不同,提出一种新型的白细胞分类方法,该方法采用希尔伯特黄变换将细胞光学信号自适应分解,并利用支持向量机构建细胞亚分类模型进行识别分类。实验结果:白细胞亚类可比性和相关性达到了血液分析仪行业标准要求。该方法为细胞信号分析以及亚分类提供了新思路。