神经元干细胞序列图像的结合局部灰度阈值的水平集分割算法

在光学显微镜成像的神经元干细胞序列图像中,针对目标与背景的弱对比度及细胞粘连、团簇等问题,提出一种新的分割算法.该算法基于无需初始化的水平集算法,通过引入曲率项来加速收敛;为降低算法的复杂度,提出衡量范数能量作为水平集进化的终止条件;最后结合局部灰度阈值法进一步分割粘连细胞.将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不但解决了时间序列图像成像时焦距偏移带来的分割难题,而且能够准确地分离粘连、团簇细胞,并保留细胞的形态特征和位置信息.统计结果表明,分割成功帧所占整个序列的百分率较分水岭算法、传统水平集分割算法提高了30%～40%.