基于支持向量机的多光谱显微细胞图像分割

被引：5

作者：

李美娟

王文伟

杨定楚

王思贤

机构：

[1] 武汉大学电子信息学院

来源：

计算机工程与应用 | 2006年 / 08期

基金：

教育部留学回国人员科研启动基金;

关键词：

多光谱图像; 细胞图像分割; 支持向量机; 径向基函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

文章根据多光谱图像数据维数高的特点,以像素各个波段的灰度值为特征,采用支持向量机(SVM)方法为核心来分割多光谱显微细胞图像。为提高计算速度,在亮度和色度分量上利用阈值分割法进行预处理;同时,对SVM分割后的图像,采用基于区域灰度差的生长准则进行后处理,获得了更好的分割效果。最后把支持向量机(SVM)方法与径向基神经网络(RBFNN)方法进行比较,实验结果表明,SVM分割效果优于RBFNN,是一种精度高、速度快的多光谱显微细胞图像分割方法。

引用

页码：37 / 39+43 +43

页数：4

共 6 条

[1] 一种基于光谱比值的细胞多光谱图像自动分割方法 [J].