自动化骨髓细胞图像分割:显著性GrabCut算法
需积分: 9 22 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 350KB PDF 举报
"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。
2014-03-06 上传
2014-05-22 上传
点击了解资源详情
2023-09-23 上传
2023-05-15 上传
2023-04-10 上传
2023-09-10 上传
2023-05-12 上传
2023-09-17 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38683848
- 粉丝: 4
- 资源: 950
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命