一种分割重叠粘连细胞图像的改进算法

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基于改进的聚类算法的图像分割技术研究

基于改进的聚类算法的图像分割技术研究摘要：图像分割是图像处理中的重要任务之一，它对于图像的理解和分析具有重要意义。

本文研究了基于改进的聚类算法的图像分割技术。

首先介绍了图像分割的定义和意义，然后详细介绍了常见的聚类算法及其在图像分割中的应用。

基于此，我们提出了基于改进的聚类算法的图像分割方法，并在多个图像数据集上进行了实验验证。

结果表明，我们的方法在准确性和效率上都取得了显著提升，具有实际应用价值。

1. 引言图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域或像素集合，是图像处理和计算机视觉中的关键任务。

图像分割可以用于目标检测、图像分析和理解等领域。

传统的图像分割方法主要基于阈值分割和边缘检测，这些方法在一些简单场景下效果较好，但在复杂场景下存在一定的局限性。

近年来，聚类算法被引入到图像分割中，并取得了一定的研究进展。

2. 聚类算法的介绍聚类是一种无监督学习方法，将数据集划分为若干个相似的子集，每个子集称为一个簇。

常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和谱聚类算法等。

这些算法在文本和数据挖掘等领域已经得到广泛应用，并且逐渐在图像领域中引起了研究者的兴趣。

3. 聚类算法在图像分割中的应用聚类算法在图像分割中的应用可以分为基于像素和基于区域的方法。

基于像素的方法将每个像素视为一个数据点，然后使用聚类算法将像素划分到不同的簇中。

基于区域的方法首先将图像划分为相似的区域，然后使用聚类算法进一步合并或分割这些区域。

这些方法都在不同程度上提高了图像分割的准确性和效率。

4. 基于改进的聚类算法的图像分割方法为了提高图像分割的准确性和效率，我们提出了一种基于改进的聚类算法的图像分割方法。

首先，我们使用K均值算法初始化聚类中心，并与传统的K均值算法相比，我们通过引入自适应权重和距离约束来提高其准确性。

然后，我们采用一种改进的层次聚类算法，通过考虑区域的相似性和距离约束来减少误差传播。

最后，我们使用谱聚类算法来进一步优化分割结果，以提高图像的连续性和整体性。

一种粘连颗粒图像的快速分割方法

Fra bibliotek维普资讯
Ｎｏ４．
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机
第４期
２００６年８月
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一
种粘连颗粒图像的快速分割方法
阴法明
（南京信息职业技术学院，南京２０４）１０６
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能反向。
３分割点的提取
如图１所示，以顺时针方向沿着粘连颗粒的外
轮廓依次寻找三个点Ｐ、、令向量Ｐ＝Ｐ，０Ｐ，ＯＰ
＝
Ｏ２Ｐ。则Ｐ、、０Ｐ三点的夹角ＰＯＰ可由公式
２矢量点积和叉积
Ｋｅｒｓ：ｍａｅＳｇｎｔｔｏＩｆｅｉｎｙｗｏｄＩｇｅｍｅａｉｎ；ｎｘｏｌ
１引言

图像处理中的图像分割算法改进方法

图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。

对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。

然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。

为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。

本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。

一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。

该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。

该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。

然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。

为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。

通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。

2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。

采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。

3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。

这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。

二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。

深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。

以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。

通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。

然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。

基于改进距离标记的彩色细胞图像分割

对重叠细胞分割算法的研究成为了医学细胞图像分析与处理的重点和难点。
改进的ＯＳＴＵ来将其二值化。即首先分别根据Ｒ、Ｂ三个Ｇ、分量的直方图，出其各自的最大类间方差，求然后比较这三个
方差值，中最优的（即类间方差值最大的）取其也一个作为最终的阈值，并利用此阈值对彩色图像进行目标提取。实验结
果比单纯的分水岭算法有明显的改善。但倒角之模版对距离变换算法标记的距离与真实几何距离也有一定的误差（５模版对时，概为２左右）也正５× 大％，
单体细胞
最终分割结果
是因为这一点误差，响到了其后期分水岭算法的分割效果。影从本质上看，后期的分水岭分割算法需要的只是各个像素点
避免过分割：）１对于小面积区域（单体细胞区域）不进行分水
岭分割，对于可疑重叠区域才利用分水岭算法进行分割，这主
要基于面积因素；）略图像的灰度信息，２忽因为这是引起分水岭过分割的主要原因，利用像素点间的几何信息，即距离来替代像素点的灰度值，然后进行分水岭分割。
问题。其原理是：首先对目标区域进行倒角之模版对匹配，为
改进的距离标记分水岭分割分割出的单体细胞
１
原图中
目标区域的每个像素点标记一个距离值，其趋近于真实的让几何距离，完成此距离变换后，再根据此距离值进行分水岭算法分割。此算法在一定程度上避免了过分割问题，其分割效

分割问题中的粘连问题

分割问题中的粘连问题全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：分割问题是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是将数字图像中的对象分割出来，让计算机能够识别和理解图像中的内容。

由于图像中的对象可能存在粘连的情况，这给分割问题带来了一定的挑战。

粘连问题是指图像中的两个或多个不同对象之间的界限不清晰，导致它们在图像中看起来像是粘在一起的情况。

这种情况常常发生在图像中的边缘处，因为边缘是不同对象之间的界限，而边缘可能因为遮挡、光照变化等因素而不明显，从而导致对象之间的粘连问题。

解决粘连问题的关键在于准确地识别出不同对象的边界，并找到合适的方法将它们分开。

一种常见的方法是利用分割算法中的边缘检测技术，通过检测图像中的边缘来确定对象之间的边界，然后根据边界进行分割。

另一种方法是利用区域生长算法，通过生长相似像素来分割出不同的区域，从而解决粘连问题。

除了算法技术外，还有一些预处理方法可以帮助解决粘连问题。

通过调整图像的对比度和亮度，可以使边缘更加清晰，从而减少对象之间的粘连情况。

可以利用形态学处理方法对图像进行形态学变换，进而改善图像的边缘特征，有助于分割出不同的对象。

在实际应用中，粘连问题是一个常见的挑战，特别是在医学图像分割、遥感图像分割等领域。

为了解决这个问题，研究人员不断提出新的算法和技术，不断改进现有的方法，以提高图像分割的准确性和鲁棒性。

粘连问题是分割问题中的一个重要问题，需要采用合适的算法和技术来解决。

通过不断研究和改进，我们相信可以更好地应对粘连问题，提高图像分割的效果，促进计算机视觉技术的发展。

【2000字】第二篇示例：在分割问题中，粘连问题是一个常见而又具有挑战性的难题。

在图像处理、文本识别、语音识别等领域，分割问题是一个重要的研究方向，而粘连问题则是在实际应用中经常遇到的困难。

本文将介绍粘连问题在分割领域中的应用和挑战，并探讨一些解决该问题的方法。

一、粘连问题的定义在图像分割中，粘连问题指的是当两个或多个不同的对象或区域在图像中紧密相连时，如何正确地将它们分割开来。

一种粘连血细胞图像分割新方法

2009，45（35）1引言随着计算机模式识别技术及人工智能研究的不断发展，计算机在医学图像处理中发挥了越来越重要的作用，它为准确、方便、定性、定量地识别不同类型的血细胞提供了新的手段，使得图像分析逐步成为细胞学定量分析研究的有力工具。

很多临床病症表现为白细胞数目增多、肿大或者白细胞中细胞核形状与数目发生变化，所以对白细胞数目和形状的研究有着重要意义。

但是由于染色条件、涂片制备、图像来源、采样光照条件的差异以及细胞间相互重叠、粘连情况的发生，使得对白细胞的计数和识别等后续分析变得困难。

为此，将粘连细胞分割成为单个细胞，就成为医学图像处理中必须解决的问题。

目前研究细胞粘连分割的方法较多，游迎荣，范影乐等[1]利用距离变换与分水岭方法相结合，把处理过的二值图像转化为依据一定规律变化的灰度图，再进行分水岭分割，分割速度快，但只适用于粘连不是很严重的情况。

马东，曹培杰等[2]采用数学形态学中的膨胀、腐蚀等对图像进行处理，先对图像进行腐蚀得到中心区域，再选择合适的结构元进行膨胀，从而得到分离结果，实现起来比较容易，但只考虑了灰度信息，未能利用空间分布信息、纹理信息等，存在误分割。

阳波，王卫星等[3]用细化算法提取细胞图像的骨架，并计算骨架各点的边界距离值，利用骨架边界距离函数波谷的特性将相互粘连的细胞分离，该算法提高了细胞分离的精度，并且具有速度快、抗干扰性强等特点，但对于距离函数的极小值点的精确求取比较复杂。

总的来说，每一种方法都有其优势和局限性。

通常，血细胞呈圆形出现，并且在粘连细胞的粘连处出现凹陷。

提出基于细胞的这种特征，利用相交圆的特性，查找细胞的凹陷点，也即分离点，对粘连细胞进行精确分离。

2求细胞圆心及半径2.1求距离图和图像边缘对于一幅原始的血细胞图像，通常包含白细胞、红细胞和背景这三部分，选用HIS模型中的S分量和RGB中的G分量以及区域生长方法得到白细胞，并对白细胞用面积判断是否为粘连，选取粘连白细胞进行处理。

细胞分割方法综述

胞本身的分布，在显微镜下可能有两个或多个细胞粘连在一起的现象，称之为细胞粘连（touch-ing）。粘连细胞的分割方法现在大多数以数学形态学理论为基础的，诸如腐蚀膨胀法，基于二值图像流域分割法和灰度图像的流域分割法等。基于二值图像的粘连细胞分割大都是按以下步骤进行的：首先是在细胞的目标区域内不断进行腐蚀，直至分离出独立的细胞对象核；在细胞的对象和基础上进行腐蚀前细胞的重建运算，并在此过程中找出粘连细胞的分界线。细胞粘连在分割过程中常常造成分割线的不连续，即得到的边界线不是封闭曲线，部分边缘有断裂。一般采用边缘连接的办法连接断裂部分。边缘连接算法实际上是根据特定边缘的特点而制定的一系列跟踪规则，规则不同可以得出不同的跟踪算法。
（二）细胞重叠在实际应用中，由于采集的细胞图像标本制作不太均匀，在细胞图像中经常会出现细胞聚堆、重叠的现象，在显微镜下呈现多个细胞聚堆在一起，形成一个较大的区域，这就是细胞重叠（overlap）。细胞重叠由于阈值分割法无法将其分离，往往会将重叠细胞剔除或是简单的将其当作单细胞进行处理，这样对后续的细胞计数以及相关特征参数的定量分析带来影响。目前针对这一问题，大多采用数学形态学的方法来分离细胞。孙忠林、李盛阳为消除因细胞粘连造成的细胞图像分析困难，利用数学形态学中开运算和流域分割的方法，根据细胞的形态特征进行分割处理，将粘连的细胞群分离为单个的细胞，给出了细胞分离的设计思想及实现，并通过实验证明可行。傅蓉等提出了一种重叠细胞图像自动分离的新算法。根据重叠细胞的凹凸性，从细胞重叠区域的凹区域中寻找到凹点，根据凹点数与细胞个数的关系，判断是细胞串联还是细胞并联：如果是串联的情况，则直接将成对的凹点连成直线分离重叠区域；如果是并联的情况，则将凹点与重叠区域的中心连接成直线分离重叠区域。算法简单，效果理想，而且能基本保持原细胞的大小与形状。（三）孔洞现象对灰度细胞图像进行阈值分割后，由于光照及细胞本身灰度分布不均匀，在二值化后的图像中，细胞内部往往会产生孔洞，对此常用的解决办法是使用膨胀和闭运算，对较小的孔洞，形态学操作非常有

基于横噪声消除的医学粘连图像边缘分割算法

ＡｄｈｅｓｉｏｎＩｍａｇｅＥｄｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＬｉｕＧｕｏｈｏｎｇ
（ＢａｉｃｈｅｎｇＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅＩｍａｇｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，Ｂａｉｃｈｅｎｇ１３７０００，Ｃｈｉｎａ）
ｒａｔｎｓｖｅｒｓｅｓｔｉｒｐｅｎｏｉｓｅｒｅａｓｏｎｓ，ｂｙｔｈｅｕｓｅｏｆｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｈｔｗｏｌｄｔｅｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌａｎｄｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｉｆｅｌｄｍｏｄｅｌ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎｄｕｎｃｅｔｒａｉｎｔｙｗｉｔｈｔｈｅａｉｒｐｏｔｒｗｉｔｈｈｅｔａｉｐｏｒｔｒｓｐｅｃｔｒａ］ｐｒｏｐｅｔｒｉｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｉｌｌｂｅ
ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｌｆｕｅｎｃｅ，ｔｈｅｄｉｖｉｓｉｏｎｗｉｌｌｅｘｉｓｔｂｏｕｎｄａｒｙｆｕｚｚｙａｎｄｓａｗｔｏｏｔｈｐｏｖｒｉ－ｓｉｏｎｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｏｖｒｅｈｅｔｅｆｅｃｔｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｔｒａｎｓｖｅｒｓ像中心，吉林白城１３７０００）

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个阶段，序贯处理胞浆和核区重叠，逐渐剥离重叠细胞。每个阶段均通过自适应距离变换分离重叠细胞，用单个利
细胞形态特征控制腐蚀程度使得种子区域最大化，后通过流域变换重建得到细胞问边界。算法能够克服细胞多然
Ａｕｕｔ２０ｇｓ０６
一
种分割重叠粘连细胞图像的改进算法
潘晨闫相国郑崇勋
（西安交通大学生物医学信３程教育部重点实验室，ｇ－西安了专门分割重叠粘连细胞的图像，出一种基于局部流域变换的迭代剥离算法。具体分割过程分为两为提
ＰｅＹＡＮＸｉｎ－ｏＺＡＮＣｈｎａｇＧｕＨＥＮＧｈｎ－ｎＣｏｇＸｕ
（ｅａｏａｒｉｅｉｌｎｒ￣ｉｎｉｅｉｄｃｉＫｙＬｂｒｔｙｏｏｄａｌｏｍｏＥｇｎｒｇｏｕａｏｏｆＢｍｃｆｎｅｎｆＥｔｎＭｉｉｒ，Ｘ ’ｎＪｏｏｇＵｉｒｔ，Ｘ ’ ｎｔｓｙｉａｉｔｎｎｅｉａｖｓｙｉｒ饥，７０４）１０９
维普资讯
２卷４期５
２００６年８月
中国生物医学工程学报ＣｉｓＪｕｎｌｆＢｍｄａｎｉｅｎｈｎｅｏｒａｉｅｉｌｇｅｒｇｅｏｏｃＥｎｉ
Ｖｏ．５１２
Ｎｏ．４
ＡｂｔａｔＩｏｅｔｓｐｒｔｔｅｍａｅｏｌｓｅｅｃｌ，ａｌｍｐｏｅａｇｒｔｍｂｓｄｏｌｃｌａｅｓｅｓｒｃ：ｎＭｒｏｅａａｅｈｉｇｓｆｃｕｔｒｄｅｌｓｌｉｒｖｄｌｏｈｉａｅ－ｎｏａｗｔｒｈｄｔｎｆｒｗｓｐｅｅｔｄｉｈｓｗｒｒｓｍａｒｓｎｅｎｔｉｏｋ．Ｉｉｃｎｔｕｔｄｗｔｗｏｓｍｉｒｓａｅ．Ｔｅｆｔｏｅｓｐｒｔｄｔｅｃｌｈｔａｏｔｓｏｓｒｃｅｉｈｔｉｌｔｇｓａｈｒｎｅａａｅｈｅｌｔａｉｓｓｗｒｖｒｐｉｇｎｃｔｐａｍ，ｔｅｓｃｎｎｓｐｒｔｄｈｒｓｅｌｔａｗｒｏｅｌｐｉｇｉｎｃｅｓＴｅｅｅｏｅｌｐｎｉｙｏｌｓａｈｅｏｄｏｅｅａａｅｔｅｅｔｌｈｔｅｅｖｒｐｎｎｕｌｕ．ｈｃｓａ
核、胞浆颗粒性等干扰，适合自动化处理。骨髓和外周血涂片的分割试验表明分割精度约是传统流域算法的２，倍
而运算时间并没有增加很多。关键词：像处理；域变换；重叠细胞图流
ＡｎＩｐｏｅｅｍｅｔｔｏｇｒｔｍｏｕｔｒｄＣｅｌｍｒｖｄＳｇｎａｉｎＡｌｏｉｈｆｒＣｌｓｅｅｌｓ
ｓｑｅｔｌｐｃｓｉｇｒｄｃｄｔｅｄｆｃｌｆｓｐｒｔｎ．Ｉａｈｓｇ，ａｄｐｉｅｄｓａｃｒｎｆｒａｉｎ，ｗｈｃｅｕｎｉｒｅｓｎｅｕｅｈｉｕｔｏｅａａｉａｏｉｆｙｏｎｅｃｔｅｎａａｔｉｔｎｅｔａｓｏａｖｍｔｏｉｈ
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