Segmentation dimages microscopiques de cytologie - C-Moyennes Floues (FCM) Spatial PDF

La segmentation des cellules sanguines est un enjeu de recherche important en hématologie et dans dautres domaines connexe. Dans ce travail, une technique de segmentation automatique des images microscopiques est proposée dans le but dextraire les composantes des cellules sanguines (noyau, cytoplasme, globule rouge et plasma). Limage est représentée dans différents espaces couleurs, une analyse discriminante linéaire (LDA) est réalisée pour extraire ses caractéristiques discriminantes afin de réduire le temps dexécution, les redondances et le bruit. La segmentation est réalisée tout dabord en utilisant lalgorithme standard de classification non-supervisée C-Moyennes Floues (FCM) sur les caractéristiques sélectionnées. Le FCM conventionnel nexploite pas linformation spatiale et le voisinage des pixels dans limage. On propose deux techniques de prise en compte du contexte spatial : FCM_S1 et FCM_S2, afin de donner des régions plus homogènes et réduire les taches parasites. Les trois méthodes proposées ont été testé sur des images réelles de cytologie. Les résultats montrent que les techniques proposées qui intègres linformation spatiale donnent de meilleur performance.

24 May 2019 ... Keywords: image segmentation, global spatial information, adaptive parameters, ... The fuzzy c-means (FCM) algorithm has the advantages of ...