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| 骨髓细胞图像的小波变换与K-means聚类分割算法 | |
| 摘 要： | 为了能准确地分割出骨髓细胞涂片中的各类细胞,提出一种基于小波分析的聚类分割方法.首先采用小波变换消除散焦噪声,然后通过对彩色图像G分量进行小波系数多尺度分解,提取特征参数信息,根据图像G分量与S分量的差异性并结合得到变换图像STG,二值化处理提取白细胞胞核,最后为K-means聚类方法提供优化的初始聚类中心,从而对各类红细胞、白细胞进行分割和分离.通过对比分析和实验测试,该算法有效克服了骨髓细胞显微图像的复杂散焦、细胞种类繁多以及目标区分度低而导致图像分割的困难,准确率达94.15%. |
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