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基于切片组织细胞的图像分割技术研究

作　者: 李香云
导　师: 霍春宝
学　校: 辽宁工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 图像分割图像增强组织细胞迭代阈值分割边缘连接
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 20次
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内容摘要

随着技术的进步医学生物细胞图像的处理受到广泛关注。在生物细胞图像的研究中,最主要的是细胞形态的辨别和提取。对于生物细胞图像的分割问题的研究,对于实现细胞显微、超显微结构的三维重构意义重大,还可以为疾病诊断提供依据,推动细胞信息定量分析,细胞内部信息的传递,细胞变异的研究。分割组织细胞图像,从复杂的场景中分离出感兴趣的目标区域或前景。本文首先采用高斯滤波,对图像进行去噪,采用高低帽算法对图像进行增强,接着采用膨胀腐蚀算法突出细胞图像的边缘,然后采用迭代阈值法对图像进行边缘分割,根据二值细胞图像的连通区域面积删除伪区域,经过边缘连接,得到较为完整的组织细胞图像分割结果。标记图像中的连通区域对图像进行分析,进一步获取图像的中每一个标记区域的相应数据,为显微镜下组织细胞图像的进一步分析提供依据。组织细胞图像经过分割,就可以顺利进行计数、参数统计、面积形态的计算分析、光密度分析等。分割算法的选择影响后续进行的组织细胞容积计量分析和形态分析。理想的分割算法不但要直观,而且要可视化程度高。本实验的算法较好地实现了细胞图像中细胞和背景的分割,检测到的图像边缘相对于其他算法检较为准确,达到了预期目的。但是在细胞区域的内部存在杂质,引起了数字图像灰度值的突变,在细胞图像区域内产生大量的伪边缘或者伪区域,加大了边缘检测的难度。因此本实验需要对分割算法进行了进一步的改进,消除了细胞内的伪边缘和伪区域。另外在细胞图像中存在细胞黏连。在细胞黏连处分割检测到的边缘较为模糊。本设计进一步改进了标记分水岭分割算法,实现了黏连细胞的进一步分割。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题研究背景  8-9
  1.2 组织细胞显微图像分割研究现状  9-10
  1.3 组织细胞显微图像分割研究意义  10
  1.4 论文的主要工作及章节安排  10-12
2 图像预处理  12-23
  2.1 图像除噪  12-18
    2.1.1 空间域平滑处理  12-17
    2.1.2 频域低通滤波法  17-18
  2.2 图像增强  18-22
    2.2.1 图像锐化  19
    2.2.2 灰度变换  19-20
    2.2.3 几何畸变校正  20-21
    2.2.4 二值化  21
    2.2.5 彩色增强  21-22
    2.2.6 图像增强前景展望  22
  2.3 本章小结  22-23
3 图像的分割方法  23-42
  3.1 图像分割的定义  23-24
  3.2 分割算法  24-39
    3.2.1 阈值分割方法  25-26
    3.2.2 边缘检测分割算法  26-30
    3.2.3 基于区域的分割算法  30-32
    3.2.4 基于图像纹理的分割算法  32
    3.2.5 基于特定理论的图像分割算法  32-39
  3.3 图像分割方法的评价  39-41
    3.3.1 分析法评价  39-40
    3.3.2 实验法评价  40
    3.3.3 评价测度  40-41
  3.4 本章小结  41-42
4 切片组织细胞的分割  42-60
  4.1 组织细胞显微图像的特点  42-43
  4.2 组织细胞显微图像采集  43
  4.3 组织细胞显微图像的预处理  43-50
    4.3.1 组织细胞显微图像的灰度化  43-45
    4.3.2 组织细胞显微图像滤波  45-47
    4.3.3 组织细胞显微图像增强  47-50
  4.4 组织细胞显微图像的分割  50-59
    4.4.1 基于迭代阈值的组织细胞图像分割  53-55
    4.4.2 根据二值细胞图像的连通区域面积删除伪区域  55-56
    4.4.3 组织细胞边缘图像的边缘连接  56-57
    4.4.4 粘连细胞图像的分割  57-59
  4.5 组织细胞图像分割分析  59
  4.6 本章小结  59-60
5 结论  60-62
参考文献  62-65
致谢  65

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