尿沉渣有形成分自動分割識別算法研究.pdf

1、尿檢測是醫(yī)院常規(guī)檢測項目，對臨床泌尿系統(tǒng)普查、檢測和診斷具有重要意義。為了提高顯微鏡圖像檢測的自動化程度及降低染色的成本，結(jié)合了尿沉渣圖像的特點，利用數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)研究了尿沉渣圖像中高低倍顯微鏡下有形成分的分割與識別，提出了一套完整有效的分割與識別算法。
　　在圖像預處理部分，對采集到的各種圖像進行了質(zhì)量評價，并對評價較好的圖像用高斯平滑濾波和拉普拉斯銳化增強；在圖像分割部分，首先對尿沉渣高低倍顯微圖像進行了特征分析，

2、然后分別對這兩種情況采用了不同的分割方法。低倍鏡下的圖像主要采用了改進的Sobel邊緣檢測和P分位二值化，同時與增強后的二值圖像進行并運算，得到完整的細胞輪廓。高倍鏡下使用了改進的Renyi熵自適應閾值分割，并對粘連細胞使用了基于最小化能量函數(shù)的最優(yōu)分割點判定和基于Dijkstra方法的最優(yōu)路徑判定；在特征分析部分，分別從形狀、統(tǒng)計以及紋理特征三方面提取了15類特征，采用特征選取模型進行特征集選取評價，并對特征集進行了有效性測試實驗；在