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最大类间方差法文献资料
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基于大类间方差法与分水岭的舌图像瘀斑提取
目的:研究舌图像瘀斑的自动提取算法.方法:以上海中医药大学提供的典型瘀斑舌图像为研究对象.采用了层层递进的提取思路:首先采用大类间方差法对舌体进行粗分割,去除大部分非瘀斑区域以及与瘀斑差异较大的干扰;其次根据粗分割结果,采用形态学开闭重建预处理的分水岭算法进行细分割,得到瘀斑区域;后对细分割结果进行后处理,去除误提取区域,优化提取结果.结果:提出了一种基于大类间方差法与分水岭的瘀斑提取算法,使用该算法对72例典型瘀斑舌图像进行瘀斑提取,大部分结果满足瘀斑特征分析的要求.结论:该算法实现了舌图像瘀斑的自动提取,为之后瘀斑的特征分析打下良好基础.
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一种自适应宫颈细胞显微图像分割算法
目的 提出一种有效算法应用于宫颈细胞显微图像的分割,实现细胞核、细胞质与背景的分离.方法 采用大类方差自适应阈值法将细胞整体从背景中分离出来,再利用佳直方图熵法与改进的遗传算法相结合,将图像的总熵的计算作为适应度函数,结合遗传算法的寻优特性,实现了细胞核与细胞质的有效分割.结果 与结论 该算法有效实现了宫颈细胞显微图像的分割,分割后细胞图像边界完整清晰,未出现失真.大量实验证明,该算法具有分割速度快,精度高,算法稳定性好等特点.
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基于大类间方差法和区域生长的舌体自动分割
舌图像中舌体的分割是舌诊信息化和客观化的基础.文章根据舌图像的特点,提出了基于大类间方差法和子块生长的舌体自动分割算法,通过均值偏移对图像进行预处理,再利用大类间方差法对彩色舌图像进行自动分类,后基于分类后的子块特征进行区域生长,实现舌图像中舌体区域的自动分割.实验对DS01-A舌面脉信息采集体质辨识系统采集的100张舌图像进行分割,能够准确地分割出舌体区域.
