面向计算机显微视觉系统的白细胞识别

摘要

为了解决人工镜检白细胞识别效率低下的问题,采用计算机显微视觉平台进行了白细胞自动识别研究。白细胞图像分割方面,筛选图像颜色模型之后采用区域生长算法实现白细胞与图像背景的精确剥离;并利用大津法(即灰度直方图波谷阈值分割方法)实现了白细胞细胞核和细胞浆的提取;根据细胞的形态、颜色及纹理特征用人工神经网络分类器对大样本量的白细胞进行了识别分类。结果表明,采用白细胞图像分割和智能辨识算法具有较高的精度和效率,最终准确度能够达到95.6%。该系统满足临床医学显微视觉白细胞自动检测的需求。