自动化骨髓细胞图像分割：显著性GrabCut算法

"结合显著性的GrabCut及在骨髓细胞图像分割中的应用 (2014年) - 中国计量学院学报 - 陈林伟，吴向平" 这篇论文探讨了传统GrabCut算法在图像分割中的局限性，即需要用户交互来指定初始分割区域，这通常增加了操作的复杂性和耗时。作者提出了一种改进的GrabCut算法，该算法结合了上下文感知显著性，以实现非交互式的图像分割，特别适用于骨髓细胞图像的分割。 GrabCut算法是一种基于图割理论的图像分割方法，它通过构建一个两状态的马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）模型，并通过最小化能量函数来确定最佳分割。然而，原始GrabCut算法需要用户手动定义前景和背景区域，这在实际应用中可能会带来不便。 论文中，作者引入了上下文感知显著性（Context-Aware Saliency）来自动确定图像中的显著区域。显著性检测是计算机视觉中的一个重要概念，用于识别图像中最吸引人或最突出的部分。上下文感知显著性考虑了图像全局信息，可以更准确地定位到需要分割的目标区域。通过这种方法生成的显著图被二值化，用于初始化GrabCut算法的前景和背景区域。 在骨髓细胞图像分割的应用中，由于细胞形态多样且背景复杂，传统的分割方法如支持向量机(SVM)和K-Means聚类等可能需要进行繁琐的参数调整，而提出的算法能自动完成这一过程，降低了对人工干预的依赖。实验结果证明，新算法具有较低的总体误差率，这意味着分割的准确性较高。此外，算法的自动化程度和鲁棒性也得到了提升，即使面对图像噪声或复杂背景，也能保持稳定的表现。 这篇论文贡献了一种结合上下文感知显著性的GrabCut算法，解决了传统GrabCut算法的交互需求问题，提高了骨髓细胞图像分割的效率和精度，对于医学图像分析等领域有着重要的实用价值。其技术细节和实验验证进一步证实了这种改进方法的有效性。