基于粗糙集与水平集的细胞智能识别应用研究

摘要

针对细胞图像特性微弱,提出改进的Chan-Vese水平集分割算法,利用水平集演化曲线实现对微生物感染的细胞核边缘的准确分割;针对宫颈细胞图像特征,首先提取细胞图像样本的五维特征向量(纹理、几何形状特征以及灰度图像等),然后根据粗糙集理论建立决策表,用于细胞图像的微生物识别,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对微生物测试样本图像进行分类;实验结果表明该方案应用在宫颈细胞智能识别上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.