基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞分割方法

摘要

为使细胞分割的结果更加精确,提出一种基于伪中值双边滤波和水平集函数的细胞图像分割方法.首先使用伪中值双边滤波对图像进行预处理,然后利用水平集方法对改进的CV模型进行两次曲线演化,分别得到细胞质与背景分界线,细胞核与细胞质分界线.结果表明:伪中值双边滤波在减弱高斯噪声的同时,同时去除了椒盐噪声,但没有弱化边界,LCV模型在CV模型的基础上添加了局部项,使得对于灰度不均匀的图像分割效果较好.结论:在使用水平集方法进行图像分割之前先进行伪中值双边滤波,同时为CV模型添加局部项,能够增强细胞分割结果的准确性.