基于圖割和瓶頸點(diǎn)檢測(cè)的血液細(xì)胞圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、人體外周血中血細(xì)胞的含量和質(zhì)量是表征人體健康的主要參數(shù)，因此對(duì)于血細(xì)胞的統(tǒng)計(jì)分析是臨床病變檢驗(yàn)的重要內(nèi)容，目前血液自動(dòng)分析儀逐漸代替了人工顯微鏡觀察，然而對(duì)血液細(xì)胞的分析主要是基于電阻抗的血細(xì)胞定量檢測(cè)方法，該方法需要對(duì)電阻的精確檢測(cè)，因此容易受到醫(yī)院中其他強(qiáng)電場(chǎng)、磁場(chǎng)環(huán)境的干擾，準(zhǔn)確率不高。近年來，為提高血液細(xì)胞的自動(dòng)檢測(cè)效率，數(shù)字圖像處理方法已經(jīng)廣泛的用于血液細(xì)胞檢測(cè)。
　　本文主要研究的內(nèi)容是血液細(xì)胞圖像分割，包括血液細(xì)胞圖

2、像的預(yù)處理，血液細(xì)胞的分割，重疊細(xì)胞的分離。
　　在圖像預(yù)處理部分，本文比較了不同色彩空間的血液細(xì)胞圖像特點(diǎn)，并選擇了最適合血液細(xì)胞分割的色彩空間和通道。同時(shí)本文針對(duì)血液細(xì)胞圖像中的脫焦現(xiàn)象，通過對(duì)不同的模糊評(píng)價(jià)函數(shù)的比較，選擇了最佳的模糊評(píng)價(jià)函數(shù)，提出了一種自動(dòng)改變銳化方法
　　在圖像分割部分，本文主要介紹了常見的細(xì)胞分割方法，同時(shí)提出一種基于圖割的細(xì)胞圖像分割方法，首先通過聚類和形態(tài)學(xué)方法尋找圖像中的源點(diǎn)和匯點(diǎn)，然后使用

3、能量函數(shù)將圖像映射成為網(wǎng)絡(luò)圖，最后使用最大流/最小割方法得到最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出方法相比較其他方法，能夠在有效分割圖像的同時(shí)抑制圖像中的噪聲，具有較好的分割效果。
　　在重疊細(xì)胞分離部分，本文介紹了常見的重疊細(xì)胞分離方法，并提出了一種基于瓶頸點(diǎn)檢測(cè)和橢圓擬合的重疊細(xì)胞分離方法，通過多邊形近似簡(jiǎn)化初始細(xì)胞輪廓，尋找瓶頸點(diǎn)找到可能的分離位置，橢圓擬合確定分離位置并在分后修正邊緣。實(shí)驗(yàn)表明該方法能有效分離重疊細(xì)胞，并抑制過分割現(xiàn)