[发明专利]新型宫颈细胞核分割算法

权利要求书

1.一种新型的宫颈细胞核分割算法，其特征在于：包括如下步骤：

①利用selective search segmentation将一幅输入图像初步分割成多个ROI；

②计算相邻ROI之间的交并比IOU，去除复选区域；

③利用数学形态学极限腐蚀算法，得到最终连通成分，通过对最终连通成分数量的判断，筛选得到包含细胞核的ROI；

④应用CV模型算法，对筛选后得到的ROI进行分割，得到精细分割的细胞核。

2.根据权利要求1所述的一种新型的宫颈细胞核分割算法，其特征在于：上述步骤①的具体方法是：

①基于图论Felzenszwalb算法将原始图像分割为多个小区域r；

②计算各个区域间的相似度：颜色相似度S_color(r_i,r_j)、纹理相似度S_texture(r_i,r_j)、大小相似度S_size(r_i,r_j)以及吻合度S_fill(r_i,r_j)，进而计算区域间总相似度S(r_i,r_j)＝a₁S_color(r_i,r_j)+a₂S_texture(r_i,r_j)+a₃S_color(r_i,r_j)+a₄S_fill(r_i,r_j)，其中r_i和r_j分别是第i个和第j个小区域，

各个相似度由以下公式计算得出：

Scolor(ri,rj)=Σk=1nmin(cik,cjk)]]>

其中和分别为第i个和第j个小区域的75维颜色向量中的第k维，

Stexture(ri,rj)=Σk=1nmin(tik,tjk)]]>

其中和分别为第i个和第j个小区域的240维纹理向量中的第k维，

Ssize(ri,rj)=1-size(ri)+size(rj)size(im)]]>

其中size(r_i)、size(r_j)和size(im)分别为第i个、第j个小区域和初始图像的大小，

Sfill(ri,rj)=1-size(BBij)-size(ri)-size(rj)size(im)]]>

其中size(BB_ij)指包含第i个、第j个小区域的最小外包区域，

③根据总相似度进行区域融合，得到初选ROI。