简介:针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.
简介:摘要:宫颈癌是威胁女性健康的最大杀手之一,每年全世界大约会新增的病例数多达数十万。其中我国的宫颈癌发病率常年居于世界第一,严重危害着我国女性的生命安全,遏制宫颈癌在我国的蔓延刻不容缓。在宫颈癌的检测方法中宫颈细胞的显微图像检查是公认的最简单、最经济和最直接的方法。这种方法是通过观察宫颈细胞的显微图像,根据医生的专业知识去判断出宫颈细胞是否病变。但是,观察过程中,显微图像所显现在医生面前的细胞,大多都是以重叠,不清晰的细胞块出现,不利于医生的准确观察。