彩色图像分析的白细胞自动分类算法研究

"这篇论文是关于基于彩色图像分析的白细胞自动分类算法的研究，发表于2000年的东南大学学报自然科学版。作者通过计算机图像处理和模式识别技术，设计了一套完整的算法流程，包括预处理、特征提取与选择、分类决策，实现了对白细胞的自动化分类。论文涉及的关键技术有小波变换、多尺度边缘检测、特征选择和序贯分类，以及使用了BP神经网络进行分类。硬件系统包括显微镜、摄像头、图像采集卡和计算机等设备，软件则包含数据采集控制和处理模块。预处理步骤中，采用了阈值分割检测白细胞和胞核，以及小波多尺度边缘检测来分割胞浆。" 在本文中，作者探讨了如何利用计算机技术进行外周血涂片中白细胞的自动分类，这是临床医学中一项重要的检测任务。他们构建了一个硬件系统，其中包括显微镜、彩色摄像头和图像采集卡等，用于获取细胞图像。软件部分则由数据采集控制和数据处理两大部分组成，后者进一步细分为预处理、特征提取和选择、以及分类策略。 预处理阶段是关键，作者选择了G-B色度空间进行图像处理，因为在这个空间中，白细胞的胞核和红细胞可以被有效区分。他们利用阈值分割方法检测白细胞，同时对胞核进行分割。为了分割胞浆，引入了小波变换，这是一种多分辨率分析工具，能有效地检测图像的边缘。 在特征形成与特征选择环节，作者可能选取了细胞的形状、纹理、颜色等多种特征，并通过特定的算法筛选出最具有区分性的特征。序贯分类是一种逐步增加特征的方法，可以减少分类错误，提高分类效率。同时，论文提到了使用BP神经网络作为分类器，这是一种常见的机器学习模型，能够通过反向传播学习过程优化权重，以适应不同类型的细胞图像。 最后，作者从采集的图像中抽取一部分作为训练集，其余用作测试集，以验证算法的性能。通过这些方法，他们成功地实现了白细胞的自动分类，这对于提升临床检验的效率和准确性具有重要意义。 这篇论文展示了计算机科学在医学领域的应用，特别是在图像处理和模式识别方面的创新，对于未来医疗诊断自动化的发展提供了理论和技术支持。