基于颜色空间自适应阈值分割的白细胞自动分类方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色空间自适应阈值分割的白细胞自动分类方法，首先，结合颜色空间信息的自适应阈值分割方法，用于处理颜色不均，难以分割的白细胞图片，解决了细胞分割中通常无法兼顾低计算量与高准确度的问题。在完成细胞分割后，从得到的细胞核和细胞的灰度图像提取了包括几何，颜色和纹理特征在内的大量细胞特征，并设计了基于CART的特征选择算法来剔除初始特征集中的冗余特征，从而选择出最有利于分类的特征子集，大大降低了无用特征对分类效率的干扰。最后，本发明中通过引入PSO对SVM的两个超参数进行优化，提高了SVM的分类性能。本发明通过优化白细胞分类过程中的各个阶段，成功提高了白细胞的分类效果。