结合显著性与Otsu法的紫花苜蓿茎显微图像分割

【摘要】：为了解决紫花苜蓿茎显微结构形状各异、尺寸过小导致准确分割目标图像十分困难等问题,试验选择孕蕾期紫花苜蓿茎小段组织制作茎横切面石蜡切片,并对组织细胞进行染色;以图像显著性与最大类间方差法(Otsu法)为基础,对紫花苜蓿茎横切面、维管束木质化细胞、髓薄壁细胞图像进行预分割处理;运用数学形态学处理连接邻近物体、平滑边界及去除残留杂点;通过图像像素指标对茎横切面、维管束木质化细胞和髓薄壁细胞图像分割算法进行评价。结果表明:运用的数学形态学空洞填充和连通域标记法对茎横切面图像处理效果显著,最大连通区域即目标区域;利用数学形态学开运算法对维管束木质化细胞二值图像剔除小区域部分,其分割效果较理想;采用数学形态学孔洞填充和开运算法处理髓薄壁细胞图像,有效剔除了残留杂点,且目标区域分割较完整。紫花苜蓿茎横切面、维管束木质化细胞和髓薄壁细胞图像分割算法平均分割误差分别为2.537%、9.989%、6.197%。说明显著性与Otsu法结合算法可将对紫花苜蓿茎石蜡切片、染色、采集图像等环节导致的低质量图像实现准确分割,提取的前景目标形态完整、轮廓清晰。