【摘 要】
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针对细胞显微图像分割中由于纹理复杂较难定位轮廓信息的问题,提出了融合最大类间方差（Otsu）与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）的细胞图像分割算法。为定义
【机 构】
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三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,三峡大学计算机与信息学院
【基金项目】
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湖北省创新群体项目(2015CFA025);国家重点研发计划资助(2016YFB0800403);国家自然科学基金(联合基金)项目(U1401252);三峡大学培优基金项目(2018SSPY089)
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针对细胞显微图像分割中由于纹理复杂较难定位轮廓信息的问题,提出了融合最大类间方差（Otsu）与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）的细胞图像分割算法。为定义PCNN中初始阈值,应用Otsu算法,确定细胞图像中目标与背景间最大方差,此为统计意义上的最佳阈值,以此作为PCNN细胞分割中初始阈值,提高了PCNN网络收敛速度;其次,构建PCNN细胞分割网络,通过初始化网络参数,实现细胞图像迭代分割;从视觉效果和客观评价指标两方面验证表明,相对于经典的最大类间方差（
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