公开(公告)号：CN104200428A

公开(公告)日：2014-12-10

申请号：CN201410407602.9

申请日：2014-08-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐军 ,  项磊 ,  蒲雯静

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解（NonnegativeMatrixFactorization，简称NMF）的显微图像彩色去卷积方法，属于图像信息处理技术领域。本发明方法针对染色标记后的组织显微图像，利用非负矩阵分解的方法将不同染色剂所对应的观测通道进行分离。本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的显微图像分割方法，基于非负矩阵分解方法分离出的观测通道进行图像分割，不但可实现快速全自动化的图像处理，且获得的图像分割结果更准确，为后续的细胞检测、病理诊断分析提供了更准确的依据。相比现有技术，本发明能够有效提高显微图像分割的准确率，节省计算时间，且得到的显微图像的视觉效果更好。

公开(公告)号：CN104200428B

公开(公告)日：2017-07-18

申请号：CN201410407602.9

申请日：2014-08-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐军 ,  项磊 ,  蒲雯静

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization，简称NMF）的显微图像彩色去卷积方法，属于图像信息处理技术领域。本发明方法针对染色标记后的组织显微图像，利用非负矩阵分解的方法将不同染色剂所对应的观测通道进行分离。本发明还公开了一种基于非负矩阵分解的显微图像分割方法，基于非负矩阵分解方法分离出的观测通道进行图像分割，不但可实现快速全自动化的图像处理，且获得的图像分割结果更准确，为后续的细胞检测、病理诊断分析提供了更准确的依据。相比现有技术，本发明能够有效提高显微图像分割的准确率，节省计算时间，且得到的显微图像的视觉效果更好。