[发明专利]一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法与系统，所述方法包括：细胞核初始定位与分割，粗略膨胀获得细胞大致区域标记图，利用颜色特征和支持向量机分类器进行细胞精确分割。本发明所述方法，一方面根据人类视觉显著性注意机制，模拟人眼对图像边缘变化的敏感性，提出利用边缘颜色点对聚类，实现细胞核区域准确快速分割；另一方面，本发明采用的支持向量机分类器具有良好的稳定性与抗干扰性，同时本发明充分利用颜色信息及像素点之间的空间关系，改进了支持向量机分类器训练的训练样本采样方式，从而可以实现细胞小图内白细胞的精准分割。

主权项

一种基于支持向量机的白细胞图像精确分割方法，其特征在于，包括：（1）细胞核初始定位与分割：对原始染色白细胞彩色图像进行滤波处理并提取图像边缘，进而获取边缘特定邻域内的颜色点对，对颜色点对像素点进行聚类计算，并根据聚类结果对所述原始染色白细胞彩色图像进行全图扫描，对细胞核区域和非细胞核区域进行标记，将细胞核区域作为前景区域；（2）粗略膨胀获得细胞大致区域标记图：对步骤（1）中滤波处理后的彩色图像进行过分割，得到多个不规则小区域；并对所述前景区域进行形态学膨胀，得到所述多个不规则小区域与膨胀后的前景区域相交的小区域集合；判断所述小区域集合中的小区域是否包含有图像边缘像素点，若有则将其从所述小区域集合中去除，得到处理后的小区域集合；将所述处理后的小区域集合与膨胀后的前景区域取并集，得到细胞大致区域标记图；（3）利用颜色特征和支持向量机分类器进行细胞精确分割：对原始染色白细胞彩色图像进行中值滤波，获得各个像素点在邻域内的红绿蓝三通道颜色中值；利用步骤（2）中过分割得到的多个不规则小区域和细胞大致区域标记图，分别对细胞区域和非细胞区域采样相同个数的样本训练点；基于所述样本训练点训练得到支持向量机模型，利用所述支持向量机模型对原始染色白细胞彩色图像进行分类，得到细胞精确分割图像。