边缘分类的椭圆检测在白细胞图像中的研究

摘要：

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.

关键词：白细胞、边缘分类、椭圆检测、K-means++算法、准确率、召回率、F值

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河南省高等学校重点科研项目

在线出版日期：2022-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32