分水岭算法在胃上皮内肿瘤图像分割中的应用
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TP391.41

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江西省教育厅2008年科技计划项目,华东交通大学校立科研资助项目?


Application of Watershed Algorithm on Stomach Epidermis Tumor Segmentation
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    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.

    Abstract:

    Image segmentation is a key process of image recognition.Relaxation iteration algorithm and K-means cluster algorithm are used to resolve the stomach epidermis tumor segmentation,but some conglutinated cells cannot be separated by others.So the Vincent watershed algorithm and the Inver watershed algorithm are designed to conduct segmentation experiments about the stomach epidermis tumor.A lot of experiments about several kinds stomach epidermis tumor are done to build the segmentation theory.The conclusion ...

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引用本文

张红斌,李广丽,刘遵雄,黄一朕.分水岭算法在胃上皮内肿瘤图像分割中的应用[J].华东交通大学学报,2009,(1).

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