基于颜色、梯度矢量流活动轮廓及支持向量机实现白细胞的提取和分类

提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法。首先,利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓(GVF Snake)等方法从血液细胞图像中提取出白细胞;然后,利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点,结合数学形态学和GVF Snake方法从白细胞中精确地提取出细胞核。最后,根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机(SVM)对白细胞进行分类。实验结果表明:在上述图像分割的基础上,基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类,分类准确度能够达到89.6%。与其他传统的分割和分类的方法相比,本文提出的方法具有一定的优越性。

一种基于改进的GVF—Snake模型的车辆跟踪算法

提出一种基于改进的 GVF-Snake 模型(基于梯度矢量流的活动轮廓模型)的车辆跟踪算法.该算法利用帧差法自动获取车辆的初始轮廓,通过改进的 GVF-Snake 模型,从车辆视频流中准确提取出车辆的轮廓.为提高计算速度,改进的 GVF-Snake 模型采用贪心算法逐点迭代,并根据控制点的距离,自适应地增删控制点,以适应车辆目标大小变化.在此基础上,应用预测算法对车辆进行快速准确的跟踪.实验结果验证该算法的有效性.