基于隐马尔可夫随机场的细胞分割方法

为了提高细胞聚合、粘连区域的分割准确性,本文提出一种基于空间聚类和隐马尔可夫随机场的两级分割算法。以像素点颜色特征为依据,在Lab色彩空间中采用k-means++聚类方法得到初始化标签集;通过HMRF构建细胞图像的空间表达模型,充分利用空间约束关系,减少孤立点影响,平滑分割区域;采用期望最大值算法优化模型参数,利用标记场和观测场的相互作用,通过迭代算法不断调整标签集合,迭代直至收敛得到全局最优值。对来自于骨髓涂片的61幅细胞图像中的780个6类细胞的实验表明,本文算法提高了分割的准确率(不小于95%),便于进一步提取细胞病理特征,实现检测识别。