细胞图像分割,cell image segmentation
1)cell image segmentation细胞图像分割
英文短句/例句
1.Application of Hough Transform in Segmentation of Microscopic Cell Image;Hough变换在显微细胞图像分割中的应用
2.Investigate on Color Cells Image Segmentation Based on Watershed Algorithm;基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究
3.The Segmentation of Cell Images Based on the Morphological Watershed Algorithm;基于形态学分水岭算法的细胞图像分割
4.Study on the Novel Methods of Cell Image Segmentation Based on Snake Model;基于Snake模型的细胞图像分割新方法研究
5.Study on Segmentation Methods for Blood Cell Image Based on Genetic Algorithm;基于遗传算法的血液细胞图像分割方法研究
6.Research and Implement of Cell Image Segmentation Based on Edge Detect;基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现
7.Research on Cell Image Segmentation Based on Mathematical Morphology基于数学形态学的细胞图像分割技术研究
8.Cellular image segmentation based on particle swarm neural network基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法
9.THE LMAGE SEGMENTATION OF THE COLOR MILK SOMATIC CELLS BASED ON SOM NEURAL NETWORK基于SOM神经网络的彩色牛乳体细胞图像分割
10.Cell image segmentation method based on partial adaptive thresholds基于局部自适应阈值的细胞图像分割方法
11.Studies on Segmentation Methods of Milk Somatic Cell Color Images;牛乳体细胞彩色图像分割方法的研究
12.Segmentation of Milk Somatic Cell Image Based on Level Set;基于水平集的牛乳体细胞图像的分割
13.The Automatic Segmentation and Recognition of Microscope Image of Binuclear Cell;双核细胞显微图像的自动分割与识别
14.The Research on Segmentation Technology for Multispectral Microscopic Cell Image;多光谱显微细胞图像的分割技术研究
15.Technical Study on the Separation and Segmentation for Cell Overlap and Fusion Image;细胞重叠与融合性图像的分离与分割技术研究
16.Segmentation of multicolor cancer cells with Multi-class Support Vector Machine多分类支持向量机分割彩色癌细胞图像
17.Segmentation and Location of Blood Corpuscle Image Based on IFS Arithmetic基于ifs算法的血液细胞图像的分割和定位
18.Auto-segmentation of poor quality blood corpuscle image was achieved.结果 :实现了低质量血细胞图像的自适应分割。
相关短句/例句
wall-pasted cells segmentation贴壁细胞图像分割
3)multi-threshold cell image segmentation多阈值细胞图像分割
4)Medical cell image segmentation医学细胞图像分割
5)automatic segmentation of color celluar image彩色细胞图像自动分割
6)cell image analyzer细胞图像分析仪
1.Three different carcinomas nests or regions of each tumor tissue section were sampled (in total 126 samples),using TIGERcell image analyzer, DNA optical density (OD) parameters on 4 μm section and volume of single intact cell nuclei on .每个病例选取三个癌巢或肿瘤组织区域(共126个样本),使用TIGER细胞图像分析仪4μm组织切片测量鼻咽癌细胞核DNA的光密度等参数,8μm组织切片测量单个完整鼻咽癌细胞核的体积等参数,计算获得每个癌巢或肿瘤组织区域的以单个完整鼻咽癌细胞核的体积为单位的DNA含量(以体积积分光密度表述),以同一切片内正常鼻咽部上皮非基底细胞作为其内参照,计算其DNA干系倍体。
延伸阅读
图像分割把图像分解为一些特定的性质相似的部分（区域或对象），并用这些部分对图像进行分析和描述。一幅图像往往包含许多不同类型的区域，如物体、环境和背景等。图像分析的一个重要方法就是用它们作为基本组成成分对图像进行描述。例如为了在气泡室图片中检出质点碰撞形式并判定其发生位置，就要在图像中分割出气泡的轨迹及其端点。为了从输入的文本中识别出一串字符，首先就要把各个字符从背景和其他字符中分离出来。因此把图像分割为若干子图像，并利用各子图像的特性和它们之间的关系描述图像，对于图像识别和解释、物景分析以及图像的分块处理和存储都有很大的意义。图像分割基本上是对像素进行分类的过程。例如用某个灰度阈值把图像像素分成"黑"和"白"两类，就可以把黑的对象同白的背景区分开。常用的分割方法有灰度等级阈值法、谱和空间分类法、区域生长法和边缘检测法。灰度等级阈值法 在图像只有两种组成部分的情况下，图像灰度的直方图常常呈现两个峰值。用两个峰值之间的谷值所对应的灰度作为阈值，把所有像素灰度大于或等于阈值的作为一类，小于阈值的作为另一类是一种最基本的两类分割方法。实际应用时为了改善分类的可靠性，可以利用某些附加的信息（例如已知两类区域的面积之比）使阈值的选择更加合理。在类别更多的情况下，可以采用多级阈值把各类分割开来（例如确定两个阈值，就可以把细胞图像分割为胞核、胞浆和背景三部分）。类别越多，图像直方图的峰值就越不明显，分割就更为困难。谱和空间分类法 对于彩色和多光谱图像，可以用像素的几种性质（颜色和谱信号）对像素作比较精细的分类。对于黑白图像，用包括像素本身灰度在内的一组局部性质（例如该像素邻域灰级的均值）在多维空间中进行分类。对于一些复杂图像，这种方法比单独的灰度阈值法效果更好。区域生长法 这是一种从图像中提取区域或实体的序贯分割法。根据灰度、纹理的均匀性、同背景的对比度以及区域、形状、尺寸等准则，把性质大致相同的邻近像素组合在一起以形成分割区域。边缘检测法 用于获取图像内物体轮廓的分割方法。一般采用曲线拟合、轮廓跟踪或边缘点连接等技术求出物体的边界。此外，若对像素的类别给以某种概率度量或隶属度，则可以对像素反复进行分类，这就成为松弛迭代分割算法。这种算法有较好的效果，在图像分析中已得到广泛应用。
