模糊C-均值算法在彩色牛乳體細(xì)胞圖像分割中的應(yīng)用.pdf

1、牛乳體細(xì)胞圖像分割算法是基于圖像處理的體細(xì)胞自動(dòng)分析、計(jì)數(shù)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，對(duì)提高牛乳質(zhì)量檢測(cè)和奶牛乳腺炎診斷的效率和準(zhǔn)確性具有重要意義。為此，主要針對(duì)彩色牛乳體細(xì)胞圖像的分割進(jìn)行了分析和研究。 首先采用方差分析方法和對(duì)比度方法進(jìn)行彩色空間的選擇。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，在RGB、HSI和Lab中，RGB空間較適合于牛乳體細(xì)胞圖像的分割。用方差方法分析了RGB的三個(gè)顏色分量R、G、B，得出分量R和G區(qū)分能力較好，因此本文采用R和G分量信息進(jìn)行

2、圖像分割與融合。 由于模糊C-均值算法在3維彩色空間對(duì)圖像分割時(shí)運(yùn)算量大、速度慢、不利于實(shí)時(shí)應(yīng)用，提出了將模糊C-均值算法及融合技術(shù)方法應(yīng)用到1維空間R與G空間實(shí)施圖像分割，再將分割結(jié)果利用信息融合技術(shù)進(jìn)行圖像融合，從而完成圖像的分割。經(jīng)與直接在3維空間上進(jìn)行的分割及與在2維RB空間和1維空間分割并融合的方法進(jìn)行比較，表明這種方法分割正確率高、時(shí)間耗費(fèi)少，在實(shí)際應(yīng)用中可采用R與G2個(gè)顏色值分割并進(jìn)行融合的方法對(duì)牛乳體細(xì)胞圖像進(jìn)行