基于颜色、梯度矢量流活动轮廓及支持向量机实现白细胞的提取和分类

摘要：

提出了一种基于图像技术实现白细胞分类的方法.首先,利用彩色图像的信息转换、距离变换和梯度矢量流活动轮廓(GVF Snake)等方法从血液细胞图像中提取出白细胞；然后,利用细胞核在图像中具有较高颜色饱和度的特点,结合数学形态学和GVF Snake方法从白细胞中精确地提取出细胞核.最后,根据细胞的形态、颜色及纹理特征用支持向量机(SVM)对白细胞进行分类.实验结果表明:在上述图像分割的基础上,基于支持向量机分类器的方法对白细胞进行分类,分类准确度能够达到89.6％.与其他传统的分割和分类的方法相比,本文提出的方法具有一定的优越性.

关键词：图像提取、图像分类、血细胞图像、白细胞分类、梯度矢量流活动轮廓、支持向量机

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170147

在线出版日期：2013-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2781-2790