河南师范大学电子与电气工程学院 2. 河南省电磁波工程院士工作站
纸质出版:2022
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史水娥, 李鑫, 胥帅帅, 等. 边缘分类的椭圆检测在白细胞图像中的研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):29-32.
边缘分类的椭圆检测在白细胞图像中的研究[J]. 2022, (7): 29-32.
史水娥, 李鑫, 胥帅帅, 等. 边缘分类的椭圆检测在白细胞图像中的研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):29-32. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0029-04.
边缘分类的椭圆检测在白细胞图像中的研究[J]. 2022, (7): 29-32. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0029-04.
针对血细胞图像中,白细胞形态各异,难以确定大小和位置信息的问题,提出一种基于边缘分类的椭圆检测方法。首先,在原白细胞图像的基础上使用K-means++彩色聚类算法进行分割预处理,有效消除了背景中红细胞与血小板的干扰。其次,通过边缘分类的椭圆检测算法处理分割后的白细胞图像,以获得白细胞的外轮廓信息。最后,提取得到白细胞的位置和大小信息参数。实验表明:边缘分类的椭圆检测与其他方法相比,其综合性能指标F值最高,在检测椭圆数目为3时,其综合性能指标F值与准确率P高达0.85
可以成功检测BCCD数据集中全部的8类不同形态的白细胞。
针对血细胞图像中,白细胞形态各异,难以确定大小和位置信息的问题,提出一种基于边缘分类的椭圆检测方法。首先,在原白细胞图像的基础上使用K-means++彩色聚类算法进行分割预处理,有效消除了背景中红细胞与血小板的干扰。其次,通过边缘分类的椭圆检测算法处理分割后的白细胞图像,以获得白细胞的外轮廓信息。最后,提取得到白细胞的位置和大小信息参数。实验表明:边缘分类的椭圆检测与其他方法相比,其综合性能指标F值最高,在检测椭圆数目为3时,其综合性能指标F值与准确率P高达0.85
可以成功检测BCCD数据集中全部的8类不同形态的白细胞。
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