论文研究-基于贝叶斯方法的尿沉渣图像分割.pdf

通过对贝叶斯分类器的讨论，提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的合并策略思想，旨在提高图像分割的准确性，为计算机自动识别医学图像中包含的各种元素提供更加可靠的依据。首先让计算机自动识别出尿沉渣图像中的红细胞、白细胞、管型细胞、上皮细胞和结晶等有形成分，其次将各细胞实体正确地分割出来。由于图像中存在着大量背景噪音，因此在分割之前需要进行去除噪音的预处理。预处理采用数学形态学的方法，依次进行边缘提取、梯度图像二值化、腐蚀、膨胀。最后，在图像分割过程中，使用最大后验概率法进行破损目标体的合并，为进一步的特征提取和分类作了基础。在目标体分类中使用朴素贝叶斯分类器进行分类。将本文中的方法应用于尿沉渣检查自动图像分析系统中，实验结果表明这一方法效果较好。