×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon@ivdon.ru

Сравнение методов сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена

Аннотация

Наркевич А.Н., Шеломенцева И.Г., Виноградов К.А., Сысоев С.А.

Дата поступления статьи: 18.10.2017

Проведено сравнение различных методов сегментации цифровых изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Рассматривались следующие методы: пороговая бинаризация, метод бинаризации Оцу, детекторы границ (операторы Робертса, Собеля, Превитта, Робинсона и Кенни), детекторы углов Харриса и FAST (Features from Accelerated Segment Test) алгоритм, искусственная нейронная сеть и вейвлет-преобразование Mexican Hat (Мексиканская шляпа), а также функция поиска контуров библиотеки OpenCV. Сделано заключение о том, что использование вейвлет-преобразования Mexican Hat имеет наилучшее качество сегментации при сравнительно небольших временных затратах.

Ключевые слова: метод Циля-Нильсена, кислотоустойчивые микобактерии, сегментация, цифровых изображений, детектор углов, FAST, оператор Кенни, оператор Собеля, оператор Робертса, оператор Превитта, оператор Робинсона, искусственные нейронные сети, OpenCV

05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

Начиная с № 3 2014 на сайте журнала статьи предоставлены только в PDF и Word Форматах.

Читать статью в формате PDF