分水岭算法在胃上皮内肿瘤图像分割中的应用

摘要：

图像分割是图像识别的关键,笔者曾经分别采用松弛迭代[1]和K均值聚类方法对胃上皮内肿瘤图像进行分割,实验表明这些算法对粘连严重的图像分割效果很差,故本文应用分水岭分割算法Vincent和Inver,对粘连情况不同的多类胃上皮内肿瘤图像进行了图像分割实验.实验结果表明:对于粘连较少的细胞图像,这两种算法都能较好地分离出目标细胞,但时于粘连严重的细胞图像,Inver算法的分割效果比Vincent要好,但Inver算法容易出现过分割现象.

关键词：胃上皮内肿瘤、图像分割、分水岭算法、Vincent、Inver

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江西省教育厅2008年科技计划项目GJJ08237;华东交通大学校立科研资助项目08XX06

在线出版日期：2009-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-57