基于Hough变换的椭圆检测改进算法

在背景复杂的图像中,针对多椭圆检测时椭圆中心定位不准、虚假椭圆过多的缺点,提出一种基于Hough变换的改进算法。该算法对参数空间和Hough变换计算的改进提高了椭圆检测的准确度,并利用参数方程判断候选椭圆的真假。实验结果表明,该检测方法具有较强地抗干扰能力,能够在复杂的环境中准确快速地检测出多个椭圆。

基于直方图颜色特征的试纸识别新方法

通过分析大量试纸垫图片的颜色信息,建立直方图模型,提取了试纸垫图像的主色平均色调、主色平均饱和度、平均亮度、频度最高饱和度四个特征,并建立BP网络识别模型,实现了试纸的浓度的鉴别。提出的试纸垫识别方法模拟了人眼识别过程,提高了试纸识别效率与结果的客观性。

基于小波变换和形态学分水岭的血细胞图像分割

医学图像处理提取细胞中使用分水岭方法时,容易产生过分割现象且对噪声的干扰极为敏感,为了解决此缺点,提出一种基于小波变换和形态学分水岭的细胞图像分割新方法。首先采用小波变换多分辨率分析对图像进行分解,选取合适的小波基和改进去噪阈值函数对图像进行小波去噪,然后对去噪后小波重构的细胞图像应用数学形态学距离变换、灰度重建等技术产生的区域标记进行分水岭变换,最终得到分割结果。实验结果表明,该算法能稳定、准确地提取细胞和实现粘连细胞的自动分割,同时具有很好的鲁棒性和普适性。

结合距离变换与边缘梯度的分水岭血细胞分割

目的针对医学图像中细胞提取和粘连细胞分割问题,提出一种结合距离变换利用边缘梯度的分水岭血细胞显微图像分割方法。方法首先,通过距离变换由细胞二值图生成距离地形图,取其局部极值点或点集作为前景标记,进行第1次距离分水岭变换;接着将第一步骤所得的分水岭脊线作为背景区域的标记,前景标记不变,视梯度幅度图为地形图,再一次进行梯度分水岭变换,得到细胞分割结果。两次分水岭变换前,均采用强制极小值的方法修改地形图,来控制地形图只在选取的标记处存在局部极小值。结果该方法由距离图提取前景标记,将距离分水岭变换所得的脊线作为梯度分水岭变换的背景标记,能有效地分离粘连目标。相比于基于距离图分水岭变换,本文方法不过多依赖二值图像信息,保留了基于梯度图像的分水岭变换边缘定位准确的优点,又解决了其无法分割粘连目标和过分割的问题。结论经多幅临床细胞图像分割实验验证,该方法可以实现图像中细胞的提取以及粘连细胞的自动分割,满足医学图像分割的要求。

基于HSI修正空间信息融合的彩色白细胞图像分割方法

本文提出一种基于HSI修正空间信息融合的白细胞自动分割方法。首先将细胞原图转换至HSI彩色空间,由于H分量分段函数变换公式的不连续,导致原图中视觉均匀的细胞浆区域在此通道中均匀性变差。对色调计算公式进行了修改,然后依据白细胞核、浆在H、S、I通道分布特点提取核、浆、红细胞和背景区域信息,利用信息融合理论和方法构造融合图像Ⅰ和只存在细胞浆和少量干扰的融合图像Ⅱ,分别提取细胞核和细胞浆。最后标记细胞核、浆,得到分割结果。实验结果表明:该算法对白细胞图像分割准确性高、鲁棒性强且具有普适性。