基于混合主动轮廓模型的细胞分割方法

摘要

准确的分割是图像处理与分析的关键.而显微细胞图像的目标轮廓模糊、存在弱边界等问题,使得分割结果往往不尽如人意.针对这一问题,本文提出基于混合主动轮廓模型的细胞分割方法.该模型根据区域最大化的原则,并采用局部和全局灰度信息作模型的驱动力,在确保检测出全局差异的同时,捕捉到局部差异性.模型的能量泛函是由局部和全局拟合项组成的,并引入策略权重参数,这个参数利用梯度信息来解释局部拟合项和全局拟合项是如何组成混合拟合项的.实验结果表明,这种基于混合主动轮廓模型的细胞分割方法能有效地捕获弱边界并分割出细胞核.