【圖像分割】基于SDD、Otsu 和自適應(yīng)閾值的U2OS 細(xì)胞圖像分割算法研究對(duì)比附matlab代
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圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，它旨在將圖像劃分成具有獨(dú)立含義的區(qū)域。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，圖像分割在細(xì)胞圖像分析中起著關(guān)鍵作用，可以幫助研究人員定量分析細(xì)胞形態(tài)、數(shù)量和分布等信息。本文將重點(diǎn)研究并比較基于SDD、Otsu和自適應(yīng)閾值的U2OS細(xì)胞圖像分割算法。
SDD（Spatial Distance Distribution）是一種基于空間距離分布的圖像分割方法。它通過計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)與其周圍像素點(diǎn)之間的空間距離，將圖像分割成不同的區(qū)域。SDD算法的步驟包括：首先，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)之間的距離；然后，根據(jù)距離計(jì)算結(jié)果對(duì)圖像進(jìn)行分割；最后，根據(jù)分割結(jié)果進(jìn)行后續(xù)的細(xì)胞形態(tài)分析。
Otsu算法是一種基于灰度級(jí)別的圖像分割方法。它通過計(jì)算圖像中不同灰度級(jí)別的像素點(diǎn)的方差和類間方差，找到一個(gè)最佳的閾值，將圖像分割成兩個(gè)區(qū)域。Otsu算法的步驟包括：首先，計(jì)算圖像中每個(gè)灰度級(jí)別的像素點(diǎn)的頻率分布；然后，根據(jù)頻率分布計(jì)算類內(nèi)方差和類間方差；最后，選擇一個(gè)使得類間方差最大的閾值，將圖像分割成兩個(gè)區(qū)域。
自適應(yīng)閾值算法是一種基于局部像素灰度的圖像分割方法。它通過計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)周圍區(qū)域的平均灰度值，將圖像分割成不同的區(qū)域。自適應(yīng)閾值算法的步驟包括：首先，選擇一個(gè)合適的窗口大小，用于計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)周圍區(qū)域的平均灰度值；然后，根據(jù)平均灰度值和像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行分割；最后，根據(jù)分割結(jié)果進(jìn)行后續(xù)的細(xì)胞形態(tài)分析。
在對(duì)比這三種算法時(shí)，我們可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估：準(zhǔn)確性、計(jì)算效率和對(duì)噪聲的魯棒性。準(zhǔn)確性是衡量算法分割結(jié)果與真實(shí)分割結(jié)果的一致性，計(jì)算效率是衡量算法運(yùn)行時(shí)間的快慢，對(duì)噪聲的魯棒性是衡量算法對(duì)圖像噪聲的抗干擾能力。
根據(jù)以往的研究成果，SDD算法在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出色，能夠較好地分割細(xì)胞圖像。然而，由于其計(jì)算復(fù)雜度較高，導(dǎo)致其計(jì)算效率相對(duì)較低。Otsu算法在計(jì)算效率方面具有優(yōu)勢(shì)，但在處理噪聲方面表現(xiàn)一般。自適應(yīng)閾值算法在計(jì)算效率和對(duì)噪聲的魯棒性方面都表現(xiàn)較好，但在準(zhǔn)確性方面稍遜于SDD算法。
綜上所述，基于SDD、Otsu和自適應(yīng)閾值的U2OS細(xì)胞圖像分割算法各有優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的算法。如果準(zhǔn)確性是首要考慮因素，可以選擇SDD算法；如果計(jì)算效率是重要考慮因素，可以選擇Otsu算法；如果對(duì)噪聲的魯棒性是關(guān)鍵考慮因素，可以選擇自適應(yīng)閾值算法。未來的研究可以探索將這些算法進(jìn)行組合或優(yōu)化，以提高細(xì)胞圖像分割的準(zhǔn)確性和計(jì)算效率。
?? 部分代碼
function [F,Pre,Recall,TP,FP,FN,numo]=cell_measures(I,G)% if max(max(I))>0TP=0;FP=0;FN=0;[xg,yg]=size(G);G(1,:)=0;G(xg,:)=0;G(:,1)=0;G(:,yg)=0;G=bwareaopen(G,15,4);I=bwareaopen(I,15,4);[L1,~]=bwlabel(I,4);S=regionprops(L1,'Centroid');Centroids=cat(1,S.Centroid);[numfp,~]=size(Centroids);xs=Centroids(:,1);ys=Centroids(:,2);[L,num]=bwlabel(G,8);numo=num;R1=logical(zeros(size(G))); for i=1:num ? ?R=logical(zeros(size(G))); ? ?R(find(L==i))=1;% ? ? figure,imshow(R),hold on,plot(xs,ys,'r.','MarkerSize',25); ? ?bwg=bwboundaries(R,4,'noholes'); ? ?[in,on]=inpolygon(xs,ys,bwg{1}(:,2),bwg{1}(:,1)); ? ?if numel(xs(in))>1 % ? ? ? ?TP=TP+1; ? ? ? ?FP=FP+numel(xs(in))-1; ? ? ? ?numfp=numfp-numel(xs(in))-1; ? ?elseif numel(xs(in))==1 % ? ? ? ?TP=TP+1; ? ? ? ?numfp=numfp-1; ? ?end ? ?if numel(xs(on))>0 % ? ? ? ?FP=FP+numel(xs(on)); ? ? ? ?numfp=numfp-numel(xs(on)); ? ?end ? ?if numel(xs(in))==0 ? ? ? ?FN=FN+1; ? ? ?end ? end FP=FP+numfp; Pre=TP/(TP+FP); Recall=TP/(TP+FN); F=Pre*Recall*2/(Pre+Recall);% end
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
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