于　堃， 赵红苗， 姬光荣， 郑海永

(中国海洋大学信息科学与工程学院， 山东 青岛 266100)



结合显著性与GrabCut的无角毛类浮游植物显微图像分割*

于堃， 赵红苗， 姬光荣， 郑海永**

(中国海洋大学信息科学与工程学院， 山东 青岛 266100)

摘要：针对无角毛类浮游植物显微图像，结合显著区域检测和GrabCut算法，提出一种新颖的浮游植物细胞自动分割方法。首先，基于视觉注意机制的计算模型，检测输入图像的显著区域；然后，对生成的显著图进行预分割以获得浮游植物细胞的位置；再把细胞的位置信息用于初始化GrabCut算法，并迭代执行GrabCut；最后，应用去噪和平滑技术来输出细胞。实验表明该方法提取的前景目标形态完整、轮廓清晰、边缘规则。

关键词：浮游植物； 显微图像分割； 显著图； GrabCut

YU Kun, ZHAO Hong-Miao, JI Guang-Rong, et al. Combining saliency with GrabCut for phytoplankton microscopic image segmentation of non-setae species[J].Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(3): 126-133.

海洋浮游植物(藻类)是海洋生态系统中的初级生产者，也是重要的海洋生物资源。快速有效的优势藻种鉴定是藻类监测的一个关键性环节。

传统的藻种鉴定主要依赖藻类学工作者借助显微镜观察其形态以确定物种，这也是目前公认准确的分类手段。但是这一技术不但需要经验丰富的藻类学专家，而且耗时费力，难以满足对大量样品和现场及原位实时快速分析的要求。随着现场及原位浮游植物成像系统的发展[1]，藻类显微图像分析研究越来越受到重视[2]。

准确有效的图像细胞分割对于藻类分析来说至关重要。根据显微图像中角毛的特征，我们将浮游植物划分为2类：角毛藻和无角毛类藻[3]。……