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基于非线性扩散滤波的运动细胞检测方法

时间:2015-05-04 11:13 文章来源:http://www.lunwenbuluo.com 作者:林玉狮等 点击次数:

  摘要:将非线性扩散滤波和背景差分法相结合,提出了一种新的运动细胞检测方法。通过在时间域内使用非线性扩散滤波,消除了背景差分法对阈值的强依赖性,并消除了图像噪声,增强了图像边界。实验结果表明,新方法能够较好地检测出运动细胞。 

  关键词关键词:运动细胞;背景差分法;非线性扩散滤波 

  0引言 

  在生物医药学和疾病防治研究领域,为了进行针对性的研究,需要获取细胞的各种参数,如运动轨迹、移动速度、分裂周期等。而这些参数的获取,需要对细胞进行检测和追踪。细胞形态不确定性、交叉和重叠等因素,导致采取传统手工分析方法效率和精准度都非常低下。因此,面对大量的细胞图像数据,迫切需要一种高效、精准,且能够自动对细胞行为进行分析的方法来对其加以处理。 

  在过去的几十年中,细胞追踪作为一个热点课题,已经被广大学者所持续关注和研究。细胞检测作为细胞追踪中重要的第一步,同样被科研工作者潜心研究。Meanshift算法和背景差分法是基于模型扩展的方法,Meanshift方法可以快速追踪到视频序列移动的物体,但通常并不能很好地描绘出物体的轮廓。在该领域内Xiuzhuang和Yao[12]提出了一种较好方法,他们在粒子滤波框架中引入方向自适应均值飘移算法,以此来提高细胞追踪中的粒子滤波。Snake模型则要求相邻的视频帧之间要有重叠。Xufei等[3]提出使用背景差分法来追踪非惰性细胞,他们在进行细胞追踪前,通过使用分水岭算法并结合细胞的特征来实现细胞的识别和分割。Fu shujun等[4]采用双向扩散的非线性扩散滤波方程,实现图像的边缘检测并增强图像质量。 

  本文提出了一种新的运动细胞检测算法,在时间域内采用非线性扩散滤波,可以在一个宽泛的范围内选择出一个合适的阈值,消除了背景差分法对阈值的强依赖性。 


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