摘要
针对骨髓细胞图像的特点,采用数学形态学的方法对图像进行了处理,获得了不同类型细胞核的准确边缘。对于获得的边缘图像,采用两级神经网络,利用基于神经网络的PCA算法获得图象的3个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。
Aiming at the characteristics of the marrow cell image, the paper adopts morphology methods to process image so that accurate edges of different kinds of cells can be detected. This paper adopts two neural networks, using principal component analysis（PCA） based on neural network to acquire three principal components and using simulated annealing（SA） and BP network to class and recognize the marrow cells.
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期203-205,共3页
Computer Engineering
基金
内蒙古高等学校科学研究基金资助项目(NJ04109)
关键词
数学形态学
主分量分析
模拟退火算法
BP网络
Morphology
Principal component analysis （PCA）
Simulated annealing （SA）
BP Network
