基于分水岭及半监督最小误差重构的荧光微球分割及分类方法

摘要：

针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题,提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧光微球图像分割及分类方法.采用改进分水岭方法对荧光微球图像进行分割,有效分离粘连,得到独立的荧光微球对象;对微球对象的色调(H)、饱和度(S)、明度(V)即HSV颜色空间进行非均匀量化,去除冗余信息,提取鉴别特征;采用半监督误差重构分类器实现荧光微球分类.将本文方法与线性鉴别分析分类器(LDA)、随机森林分类(RFC)、稀疏表示分类器(SRC)、K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类方法进行比较.实验结果显示,针对每类样本随机选取2,4,6,8个有类别标记的样本时,本文方法的总体分类精度比其他算法高3.5％～14.3％,该算法在类别标记样本量较少的情况下,能够有效提高分类精度.

关键词：生物光学、半监督分类、误差重构、分水岭、特征提取、荧光微球

所属期刊栏目：45

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41371338

在线出版日期：2018-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136