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1.
提出了一种全自动的尿液显微图像处理方法.提出一种新的图像预处理方法,通过拉伸图像中各个像素的灰度值与局部灰度值之间的差来增强图像中目标的边界,通过对局部灰度均值的非线性变换来消除图像中光照不均匀的影响.设计恰当的细胞神经网络(CNN)模板分割图像,采用形态学操作和对边缘链码序列的操作,分离黏连细胞,得到分割的最终结果.在获取目标区域后,提取目标的各种形态学参数和纹理参数,采用多个多层感知(MLP)网络分层次地对目标进行分类,得到全自动的处理结果.通过对大量临床尿液样本图像的测试,该方法获得了良好的分割和自动识别结果,并已经集成到全自动尿液图像分析系统中应用于临床,取得了良好的效果.  相似文献   
2.
基于细胞神经网络的尿沉渣图像分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对临床尿沉渣显微图像识别问题,提出了一种新的图像预处理方法和基于细胞神经网络(CNN)的分割算法.该方法通过拉伸图像中各个像素的灰度值与局部灰度值之间的差来增强图像中目标的边界,通过对局部灰度均值的非线性变换来消除图像中光照的不均匀,进而设计出合适的CNN模板来分割图像,最终利用形态学操作得到分割结果.通过对100幅临床尿液样本图像的测试,并与传统的阈值分割法相比,该方法获得了更加连续的边界和更加准确的目标分割结果,并已集成到全自动尿液粒子分析系统中,应用于临床,取得了良好的效果.  相似文献   
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