基于随机蕨与图割的细胞分割
计算机视觉与模式识别
2016-02-18 v1 机器学习
摘要
成像技术的进展使得研究细胞机制的不同方面成为可能。为了在活体成像数据中分离单个细胞，我们引入了一个优雅的图像分割框架，其能有效提取细胞边界，即使在边缘细节较差的情况下。我们的方法分两个阶段工作。首先，我们使用随机蕨估计像素内部/边界/外部类别概率。然后，我们使用能量最小化框架来计算其定位与像素类别概率一致的边界。我们在一个手动标注的数据集上验证了我们的方法。
引用
@article{arxiv.1602.05439,
title = {Cell segmentation with random ferns and graph-cuts},
author = {Arnaud Browet and Christophe De Vleeschouwer and Laurent Jacques and Navrita Mathiah and Bechara Saykali and Isabelle Migeotte},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.05439},
year = {2016}
}
备注
submitted to ICIP