换一批
换一批摘要鉴于现有机器学习白细胞分类方法难以验证网络泛化性与鲁棒性,本研究提出了一种联合多类型特征的白细胞分类方法.首先使用图像剪裁与中心化及改进型颜色阈值分割完成11865张六种类别白细胞图像的预处理与分割操作.随后在特征提取部分筛选出细胞几何、纹理、小波三部分共63个特征;通过主成分分析法实现了降维后得到8个主成分.最后使用支持向量机、多层感知机与决策树分别进行分类工作,结果为高质量图像最高88.6％;噪声图像最高84.5％;低分辨率图像最高87.6％的分类精度.实验结果验证了所提出方法的鲁棒性和泛化性好,可实现白细胞的准确分类.
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