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摘要
针对宫颈细胞图像存在大面积重叠的问题,该研究提出一种基于瓶颈检测和分水岭算法的图像分割方法。首先使用多边形近似得到细胞轮廓上的所有特征点,再通过瓶颈检测和椭圆拟合得到正确的分裂点对,从而确定重合区域的大致范围,对该区域的梯度图像使用分水岭算法得到内部的边界信息,最后与外轮廓进行叠加,得到重叠细胞的分割结果。实验结果表明:该算法能够从重叠的宫颈细胞图像中分割出单个细胞轮廓,具有很好的准确度和完整度。与医生手工标记的分割结果接近,与现有其它算法相比,分割效果更好。
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针对宫颈细胞图像存在大面积重叠的问题,该研究提出一种基于瓶颈检测和分水岭算法的图像分割方法。首先使用多边形近似得到细胞轮廓上的所有特征点,再通过瓶颈检测和椭圆拟合得到正确的分裂点对,从而确定重合区域的大致范围,对该区域的梯度图像使用分水岭算法得到内部的边界信息,最后与外轮廓进行叠加,得到重叠细胞的分割结果。实验结果表明:该算法能够从重叠的宫颈细胞图像中分割出单个细胞轮廓,具有很好的准确度和完整度。与医生手工标记的分割结果接近,与现有其它算法相比,分割效果更好。
