基于Hough變換的醫(yī)學顯微細胞檢測技術研究.pdf

1、糞便檢驗是一種常規(guī)臨床檢查，一直是醫(yī)院的傳統(tǒng)檢查項目，并且對于人體消化道等疾病的診治和判別有重要意義。隨著圖像處理和目標識別技術在生物醫(yī)學領域的廣泛應用，顯微鏡檢測也逐漸由手工方法過渡到自動分析。近年來，自動檢測系統(tǒng)已經成為生物醫(yī)學領域一個新的研究熱點，利用計算機的高性能大幅提高了圖片處理速度，因而也大大縮短了臨床上病理判斷的時間。自動鏡檢系統(tǒng)一般可分為圖像采集、圖像處理及識別等過程，論文就糞便鏡檢圖像分割的方法展開深入研究?？紤]到糞便

2、鏡檢圖像背景復雜、干擾較多、細胞目標小且形狀大多呈類圓形的特點，先采用邊緣檢測進行細胞圖像分割，然后采用Hough變換來對細胞目標進行定位提取。
　　本研究主要內容包括：⑴研究了幾種常用的經典邊緣檢測算子，簡單介紹了它們的檢測原理，根據仿真實驗結果，剖析對比了各自的優(yōu)點和缺點。重點研究以 Canny邊緣檢測算法為主的糞便鏡檢細胞圖像的分割方法，針對傳統(tǒng) Canny邊緣檢測算法模糊邊緣等的缺點，研究相應的改進算法，如圖像像素分類、直

3、方圖凹度的閾值分割、各向異性擴散濾波、自適應邊緣檢測等。提出了本文自適應 Canny檢測算法。實驗結果表明，算法的改進取得了較好的檢測效果。⑵研究Hough變換的基本原理及應用，以 Hough變換算法作為糞便鏡檢圖像細胞目標的定位提取方法，研究用于鏡檢圖像類圓細胞目標檢測的相關Hough變換及其改進方法，如SHT檢測算法、基于幾何特征降維的改進算法等。分析論述了 Hough變換在實際應用中計算量大、檢測精度較低等的弊端，結合橢圓參數方程