

图像分割系统及图像分割方法.pdf
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图像分割系统及图像分割方法.pdf
图像分割系统具有:注意力热力图生成部,分别根据作为患者的目标病变的不同模态的扫描图像的第一图像和扫描图像的第二图像,生成第一注意力热力图和第二注意力热力图,第一注意力热力图的各像素表示在进行图像分割时给予第一图像中的相同位置的像素的关注程度,第二注意力热力图的各像素表示在进行图像分割时给予第二图像中的相同位置的像素的关注程度;差异值计算部,计算表示第一注意力热力图和第二注意力热力图的差异的注意力差异图像;以及第一神经网络,至少基于第一图像和由差异值计算部生成的注意力差异图像,对第二图像进行图像分割,取得第
图像分割方法、系统与细胞图像分割方法、系统.pdf
本发明涉及一种基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法、系统与细胞图像分割方法、系统,由于预先通过距离变换获取的前景标记和分水岭变换获取的背景标记来修正待分割图像的梯度图像,再对该修正后的梯度图像进行分水岭变换,得到图像分割结果,所以既保留了对梯度图像进行分水岭变换,能有效定位目标物体边缘,分割出目标物体完整轮廓的优点,又能通过前景标记和背景标记区分粘连区域无明显边界的目标,使得不会出现欠分割和过分割的现象,提高了图像分割的精度,尤其适用于粘连、重叠的细胞图像分割领域。
图像分割方法及图像分割装置.pdf
本发明的实施例中公开了一种图像分割方法和图像分割装置,所述方法包括:使图像采集装置对目标区域进行图像的数据采集;使激光扫描装置对所述目标区域进行点云的数据采集;对所述点云进行分类;将所述点云映射为图像采集装置成像平面上的投影点;获取每个类别点云对应的投影点的在成像平面上的分割轮廓;根据所述分割轮廓,对所述图像进行分割。本发明能提高图像分割的准确性。
图像分割方法、装置、系统及细胞分割方法.pdf
本公开提供了一种图像分割方法、装置、系统及细胞分割方法,涉及人工智能领域。方法包括:获取原始图像,原始图像包括多个待分割对象;将原始图像输入至图像分割模型,通过图像分割模型对各对象进行特征提取,以获取分割图像;其中,图像分割模型是通过对待训练图像分割模型进行迭代训练和后修正训练得到的,迭代训练是根据图像样本和与图像样本对应的点标注图像样本及边界图像样本进行的,后修正训练是根据与目标分割图像对应的第一边缘信息和第三边缘信息,以及与图像样本对应的第二边缘信息进行的,该目标分割图像为迭代训练后的图像分割模型对图
掩模图像的分割方法及系统.pdf
本发明属于计算机图像处理技术领域,公开了一种掩模图像的分割方法及系统,包括以下步骤:一、掩模图像检测,提取掩模图像的轮廓、凸包和凸缺陷及凸缺陷的四个特征信息;二、凸缺陷筛选,筛选出满足以下条件的凸缺陷:最远点与轮廓的距离大于第一阈值,起点到终点的距离大于第二阈值,最远点与轮廓的距离大于同一凸包上所有凸缺陷的最远点与轮廓的距离中的最大值的百分之五十;三、分割处理,在经过筛选后的凸缺陷中找出同一凸包上且最远点相互距离最近的,以其最远点为分割点,沿分割点两两排序后的连线分割处理。还提供了一种掩模图像的分割系统,