于月娜 梁光明 刘任任

（1.湘潭大学信息工程学院 湘潭 411100）（2.国防科技大学电子科学与工程学院 长沙 410000）

1 引言

宫颈癌是一种发病率很高的妇科恶性肿瘤疾病，已经严重影响到了妇女的健康［1］，目前在国内外病理学研究领域中都很重视对于该疾病的研究。宫颈细胞形态学研究是为了准确检测宫颈细胞的数量、形态种类、分布密度与核质比等，为宫颈癌前病变检测提供有力的依据。其中，在宫颈细胞形态学研究中细胞核与细胞质分割效果的好坏在很大程度上影响特征的提取和分类的准确性。

目前已提出许多宫颈细胞核质分离算法，如用支持向量机方法分割［2］，采用K-means 聚类算法［3］，基于分水岭改进的分割［4］、GVF Snake［5］等。这些方法会出现细胞分割不完整、背景误判为目标等缺陷，而且对于粘连细胞和变形较严重癌变细胞核质分离效果差的问题没有得到有效解决，并且效率也不是很高。

基于以上研究，本文主要研究如何提高宫颈细胞核质分离的准确率和分割效率，提出了一种基于Grab Cut算法结合Canny算子边缘检测高效分离宫颈细胞核与细胞质的方法。对获取宫颈细胞图像进行灰度变化预处理求得灰度直方图，根据直方图求解确定Canny 算子双阈值，进而获取宫颈细胞核和细胞质的轮廓；根据获取的轮廓利用改进的Grab Cut 算法进行核质分离，并且针对Grab Cut 算法在分割效率方面的不足也进行相应改进，使其高斯混合模型的参数的确定效率提升。实验结果表明，本文所提出的算法不仅有较好的分割效果而且效率也很高。……