案例介绍
本发明公开了一种宫颈单细胞图像分割算法的方法,包括如下步骤:1)对宫颈单细胞图像预处理增强细胞边界;2)去除宫颈细胞图像的背景;3)求出细胞核和细胞质沿射线方向的灰度梯度;4)应用栈灰度差补偿算法对步骤3)中的射线灰度梯度优化,对去除噪声后的宫颈单细胞图像求出宫颈单细胞的细胞质和细胞核的边缘图AREM;5)对步骤4)求出的宫颈单细胞的边缘图AREM,应用梯度向量场GVF Snake模型演化精确定位宫颈细胞的细胞质和细胞核的轮廓.这种方法简化了传统分割算法的复杂过程,解决了传统分割方法中细胞重叠粘连,染色颜色不一致以及背景中含有杂质的问题,提高了正常宫颈单细胞和癌变宫颈单细胞的分割准确度和分割效率.
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