【摘 要】
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通过对肾小管病理图像特征的分析,提出了一种基于分水岭算法的肾小管病理图像分割算法.为了解决在使用分水岭算法时出现的过分割的问题,本文采取了预处理和后处理策略.预处理阶段:利用阈值分割法对原图进行二值化来确定小细胞的位置,并以此图像作为掩板对原图进行小细胞区域伪装,从而减少小细胞对分割效果的影响;后处理阶段:对分水岭变换得到的分割结果进行基于面积和对比度小区域合并,从而完成最终的分割.实验结果表明,
【机 构】
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福州大学数学与计算机学院,福州,350002
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通过对肾小管病理图像特征的分析,提出了一种基于分水岭算法的肾小管病理图像分割算法.为了解决在使用分水岭算法时出现的过分割的问题,本文采取了预处理和后处理策略.预处理阶段:利用阈值分割法对原图进行二值化来确定小细胞的位置,并以此图像作为掩板对原图进行小细胞区域伪装,从而减少小细胞对分割效果的影响;后处理阶段:对分水岭变换得到的分割结果进行基于面积和对比度小区域合并,从而完成最终的分割.实验结果表明,该方法能够比较快速、准确、有效地实现对肾小管病理图像分割.
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