点击查看产品参数和报价--丨--
---
---
---
正文:
血球图象的自动分析中最困难的部分是把图象分割成若千子
图象,即分成红血球、白血球的胞核和胞质以及背景等几部分。
最初血球图象的分割只是利用单色的图象灰度直方图,通过
选定闽值来进行分割。由于手段单一,分割的误差较大。对于单
色的灰度图象,也曾试图用边界检测和区域生长的方法提高分割的
准确性,但因计算工作量大,速度太慢,因此难以用在常规的检查中。
图象的分割通常可以在特征域和空间域中进行。在特征域中
进行分割时是考虑每个象素的特征值,如灰度、颜色等。每个象素
可表现为(映射)在多维特征空间中的一个特征矢量。这样,图象
分割就变成象素在此多维特征空间中的聚类和分类间题。由于一
维特征空间(直方图)中的分类十分简单,归结为仅需求出合适的
阑值。这样,把多维特征空间中的聚类分析问题化为多级的一维
直方图分析,往往能带来软件的简化和处理速度的提高。不过,在
分级分割时,所选分割特征的先后次序会对分割的结果有影响。
如果说在特征域中考虑的只是各个象素本身的特征,则在空
间域中将主要考虑各象素或象素组之间的空间关系,其中包括几
何学的、拓朴学的以及形态学的关系。在空间域中,对象素间空间
关系的先验知识是很重要的,并且要选择适当的特征参数来表示
这些关系。
出自http://www.bjsgyq.com/
北京显微镜百科