基于改进SLIC与CNN的细胞显微图像分割与计数

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针对细胞显微图像分割与计数问题,提出了一种基于改进SLIC(Simple Linear Iteration Clustering)超像素与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的细胞显微图像分割和技术的方法.首先对细胞显微图像进行预处理,然后对图像进行改进后的SLIC超像素分割,再对图像进行去噪,最后利用卷积神经网络将细胞的重叠情况进行识别.实验结果表明,针对细胞显微图像中目标分割不准确和重叠细胞识别不清等问题,该方法分割计数的准确率大于92%,平均一幅图片的处理时间在100 ms左右.基于改进SLIC与CNN在获得较好分割结果的同时,运行时间短,提高了运算效率与精度.
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