基于支持向量机的红细胞彩色图像分割

摘要

对红细胞进行精确的分割并统计各类参数在临床医学中有着重要的意义,但现有经典算法很难实现自动分割并获得较高准确率.红细胞的分割主要有两个难点:一是红细胞的目标提取;二是重叠红细胞的分割.本文首先利用SVM对原始图像进行红细胞提取,把原始细胞分割成红细胞和背景两类目标区域,然后对红细胞区域进行重叠分割(本文中使用改进距离标记的分水岭算法),最终得到各个红细胞的统计数据.为获得最佳的分割效果,本文通过实验对核函数、支持向量类型及相关参数进行了详细的比较和分析.实验结果表明,该算法能有效、快捷、准确、全自动的实现红细胞的分割识别.