基于局部颜色熵的免疫组化图像边缘检测

针对免疫组化图像边缘提取中经常出现的染色区域颜色混叠现象,提出了一种局部的颜色熵方法,由免疫组化图像在R、G、B单颜色通道的局部图像熵来合成最终的图像熵,并根据图像熵使用类间最大方差法提取目标边缘。Matlab仿真实验表明,与传统的图像熵分割方法相比,该方法对图像中有颜色变化但亮度近似的边界区域有很好的边界提取效果,而且还有效避免了传统图像熵在图像边缘拐角处的熵值丢失或阶跃的情况,算法分割的准确性和鲁棒性都得到明显的提高。

一种改进的颜色粒子滤波目标跟踪算法

为实现运动目标精确跟踪,克服跟踪过程中目标的非线性运动以及由目标形变、遮挡和光照等因素带来的影响,本文提出了一种改进的颜色粒子滤波方法.算法从提高目标模型描述能力入手,首先对直方图加权函数进行了改进,使模型对区域特征描述更加合理;然后针对颜色直方图特征对光照明敏感、易受环境干扰等缺点,将目标由颜色特征空间映射到对光照稳定、抗几何失真能力强的局部熵特征空间,构建了颜色局部熵观测模型;同时设计了目标模板的自适应更新策略,当目标受到严重干扰的时候动态调节粒子数目.实验结果表明相比传统的颜色粒子滤波算法,本文算法具有更好的鲁棒性,能够在存在遮挡、光照变化、非线性运动等情况下实现稳定跟踪.