《表2 低倍率红白细胞识别测试结果比较》

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《低倍率镜检图像无标记红白细胞识别方法研究》

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为了进行比较，实验对SVM分类器选择输入2组不同的特征向量分别对红白细胞进行分类并识别，其中一组采用显微细胞图像识别常用的形状、统计和纹理特征，分别为面积、周长、圆形度、矩形度、平均值、方差、三阶矩、一致性、能量、灰度平均、梯度平均、惯性、小梯度优势、大梯度优势、灰度熵、梯度熵和混合熵共17维[7]；另一组采用本文特征选择部分提取的特征，分别为周长、面积、FFT后的圆形度、连通域数、像素和以及闭合比值共6维。表2是红白细胞识别测试比较结果，其中采用常用特征红细胞的识别率为53.0%，采用本文选择的特征组合红细胞的识别率为91.7%；采用常用特征白细胞的识别率为71.0%，采用本文选择的特征组合白细胞的识别率为92.7%，可以看出，在低倍率情况下采用本文选择的红白细胞特征组合识别效果良好，并且明显优于显微图像识别常用的形状、统计和纹理特征组合，以较少的特征组合完成更优的识别效果；另外，在MATLAB环境下测试不同算法的红白细胞识别时间，发现本文选择的红白细胞特征组合在识别时间上也有较大优势，识别时间明显降低，识别速度有了进一步提高。低倍镜下的粪便镜检图像红白细胞存在结构不清晰、内部纹理特征不明显等特点，因此，采用常规的显微图像识别常用的形状、统计和纹理特征识别效果不是特别好，识别率低于本文选择的特征组合识别结果，因为其充分利用了红白细胞在形态、FFT变换以及Canny边缘检测图像的差别，很好的选取了6个特征组成特征向量，降低了特征维数，减少了算法计算的运算量，提高了识别的准确度和效率。