基于方向信息的微膠囊顯微圖像的分割算法研究.pdf

1、分類號UDC密級單位代碼IQ151基于方向信息的微膠囊顯微圖像的分割算法研究吳黛娜指導教師張旗職稱教授學位授予單位大連海事大學申請學位級別工學碩士學科與專業(yè)控制理論與控制工程論文完成日期2008年5月論文答辯日期2008年7月答辯委員會主席中文摘要摘要研究顯微物體一直是醫(yī)學中很有必要的部分，它對了解生物學過程具有重要的意義。目前，對于顯微圖像的分析仍然停留在人工階段，即通過人眼觀察進行分析和檢查，這給我們帶來了很多問題:工作力度大、判斷

2、錯誤率高、工作效率低等。為了改善上述問題，人們越來越關注如何利用計算機代替人眼來識別圖像，因而基于圖像處理的自動識別技術也發(fā)展成該領域的研究課題之一。由于顯微圖像是借助特定的成像儀器獲得的，因此具有自身的圖像特點，對比度不高、光照不均、噪聲干擾大、圖像邊界不清晰等一些復雜背景因素給識別工作帶來了很大困難，本文在對常用的分割算法進行研究的基礎上，針對微膠囊形態(tài)特殊性的考慮，提出了一種基于方向信息的圖像分割算法。首先針對所研究的圖像具有屋脊

3、型邊緣的特點，把兩個分別從空間分布和灰度分布上體現(xiàn)出屋脊邊緣點的特征度量，即散度和對比度結(jié)合起來，對圖像邊緣進行檢測。實際應用中取得了不錯的效果，同時還能獲得邊緣點的方向信息。接著利用邊緣點的方向信息提取出邊緣骨架，實驗結(jié)果能保證細化后邊緣曲線的連通性、單像素寬，并保留邊緣曲線的端點。然后利用邊緣點的方向信息、邊緣曲線的相對位置以及端點間的距離大小等來連接邊緣。實驗結(jié)果中能將邊緣粘連處和斷開處較好地分離和連接起來，大大有利于圖像的分析和

4、識別工作。最后將整個算法流程在開發(fā)的實用性算法研究軟件平臺上測試運行，證明了基于方向信息的分割算法思想的可行性、有效性和魯棒性。本文的創(chuàng)新之處在于:1.考慮到邊緣具有方向性的特點，結(jié)合散度和對比度，定義邊緣點的方向信息來反映屋脊邊緣的特征2.在邊緣檢測中，加入了隸屬度概念使算法更具自適應能力。此外，、還提出了基于方向信息的去噪方法3.充分利用邊緣點的方向信息來進行邊緣細化和邊緣連接，整個圖像的分割算法以方向信息為核心，將邊緣檢測、邊緣細