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多分类支持向量机分割彩色癌细胞图像
被引量：
8
1
作者
窦智宙
平子良
+1 位作者
冯文兵
王永祥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第20期236-239,共4页
在细胞彩色图像处理中,为了有效地计算与分析细胞各特征值,对细胞图像的精确的三域分割是细胞自动分析与识别的一个关键环节。提出利用多分类支持向量机对细胞彩色图像进行背景、胞浆与核的一次性三域分割,并且通过聚类分析的方法实现...
在细胞彩色图像处理中,为了有效地计算与分析细胞各特征值,对细胞图像的精确的三域分割是细胞自动分析与识别的一个关键环节。提出利用多分类支持向量机对细胞彩色图像进行背景、胞浆与核的一次性三域分割,并且通过聚类分析的方法实现了在线训练,实验表明,该方法在细胞彩色图像的多域分割上,能获得较高的分割精度和较好的鲁棒性。
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关键词
支持向量机
多分类支持向量机
一对一
分割
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职称材料
题名
多分类支持向量机分割彩色癌细胞图像
被引量：
8
1
作者
窦智宙
平子良
冯文兵
王永祥
机构
内蒙古
师范大学
计算机
信息工程
学院
内蒙古
师范大学
物理
与
信息工程
学院
内蒙古
医
学院
附属医院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第20期236-239,共4页
基金
国家自然科学基金No.60562001~~
文摘
在细胞彩色图像处理中,为了有效地计算与分析细胞各特征值,对细胞图像的精确的三域分割是细胞自动分析与识别的一个关键环节。提出利用多分类支持向量机对细胞彩色图像进行背景、胞浆与核的一次性三域分割,并且通过聚类分析的方法实现了在线训练,实验表明,该方法在细胞彩色图像的多域分割上,能获得较高的分割精度和较好的鲁棒性。
关键词
支持向量机
多分类支持向量机
一对一
分割
Keywords
Support Vector Machine（SVM）
Multi-class Support Vector Machine（M-SVM）
one against one
segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多分类支持向量机分割彩色癌细胞图像
窦智宙
平子良
冯文兵
王永祥
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
8
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