本文介绍了一种改进凹点检测方法的最新的方法作为段图像上重叠对象的第一步。它基于对物体轮廓的曲率的分析。该方法有三个主要步骤。首先,我们预处理原始图像以获得每个轮廓点上的曲率的值。其次,我们选择具有更高曲率的区域,我们应用递归算法来改进上一个所选区域。最后,我们基于对每个区域获得凹点,基于对其邻域的相对位置的分析我们通过实验证明了更好的凹点检测意味着更好的集群划分。为了评估凹点检测算法的质量,我们构建了一个合成数据集以模拟重叠对象,从而为凹点作为地面真理提供位置。作为一个案例研究,评估了众所周知的应用的性能,例如镰状细胞贫血患者外周血涂片样品的重叠细胞分裂。我们利用所提出的方法来检测细胞集群中的凹点,然后我们通过椭圆拟合分开该集群。
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