%0 Journal Article
%T 主动学习的白细胞图像自动分割
%A 崔凤
%A 潘晨
%A 吴向平
%A 徐军
%J 中国图象图形学报
%D 2012
%R 10.11834/jig.20120818
%X 提出利用极端学习机算法(ELM)在线构建像素分类模型分割白细胞图像。训练阶段根据白细胞核深染色的特点,先利用一个Mean-shift过程在RGB空间定位白细胞核区;再经核区形态学膨胀,得到一个熵与面积之比最大的区域作为正样本候选区域,而此区域外像素则作为负样本候选区域;通过正负样本像素抽样组成训练集,能在线训练得到一个两分类ELM模型。多次抽样得到的训练集可以产生多个ELM模型。测试阶段利用上述ELM模型集成分类全体像素,可实现白细胞自动分割。与传统图像分割算法相比,本文方法基本无参数调整,可自适应光照和染色条件导致的图像颜色变化,分割效果好。相关实验结果表明算法的有效性。
%K 白细胞
%K 图像分割
%K 均值移动(Mean-shift)
%K 极端学习机
%K 分类器集成
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20120818&flag=1