利用單類支持向量機分割血細胞圖像
2005-04-29 17:43:28潘晨閆相國鄭崇勛梁成文
西安交通大學學報 2005年2期
潘 晨 閆相國 鄭崇勛 梁成文
摘要：為了提高白細胞自動識別算法的性能，提出了基于均值移動和單類支持向量機的血細胞圖像分割新方法．該方法的原理是將圖像中顏色相對穩定的背景和紅細胞部分像素作為正訓練樣本，將顏色復雜多樣的白細胞像素作為異常數據檢測．均值移動過程用來在紅、綠、蘭(RGB)顏色空間尋找正訓練樣本集，通過均勻抽樣和顏色量化措施，實現單類支持向量機(SVM)在線實時訓練，最終圖像像素經過單類SVM分類來實現分割．實驗表明，新方法對涂片制備和光照變化導致的圖像顏色改變有很好的適應性，圖像分割精度優于常用流域算法，而耗時只是后者的1／4．
關鍵詞：彩色圖像分割；單類支持向量機；均值移動；血細胞
中圖分類號：TP391．4文獻標識碼：A文章編號：0253-987X(2005)02—0150—04
