10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.038
基于异常检测的尿沉渣图像分割
在尿沉渣图像中,由于其样本特性,使得在细胞图像采集时会有大量的杂质.这些杂质形状不规则,颜色不单一,用传统的图像分割算法难以去除.针对这个问题,提出一种基于异常检测的图像分割算法.该方法用形态学的方法对二值图像进行轮廓提取,根据其轮廓进行特征提取并且进行标记,然后用提取的轮廓特征以及标记构建异常检测模型.最终根据该模型对图象进行分割,并且定量地对该模型进行评价.实验结果表明,基于异常检测模型的尿沉渣检测方法能够以较高精度将杂质从细胞图像中分离.
尿沉渣图像、形态学、异常检测
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TP3(计算技术、计算机技术)
2017-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
212-216,261
