基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的重疊細(xì)胞圖像分割算法研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)密級(jí)UDC編號(hào)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目:基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的重疊細(xì)胞圖像分割算法研究(英文)ResearchonOverlappingCellsImageSegmentationBasedonMathematicalMphology研究生姓名：陳慶全指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)：黃文明(副教授)申請(qǐng)學(xué)科門(mén)類(lèi)：工學(xué)碩士學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)提交論文日期：2009年4月10日論文答辯時(shí)間：2009年6月11日2009年6月8日摘要摘要圖

2、像分割是由圖像處理進(jìn)入到圖像分析的關(guān)鍵步驟，是圖像工程中的一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前關(guān)于圖像分割已有很多成熟的算法，不同算法都有各自的優(yōu)點(diǎn)和不足之處。由于細(xì)胞圖像的特殊性，目前的分割算法研究結(jié)果在實(shí)際處理中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多個(gè)細(xì)胞粘連或者重疊在一起的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析。基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分水嶺算法是一種有效的圖像分割方法，但是傳統(tǒng)的分水嶺算法存在嚴(yán)重的過(guò)分割現(xiàn)象。通過(guò)合并預(yù)處理步驟來(lái)限制允許存在的區(qū)域的數(shù)目是解決過(guò)分割問(wèn)題的一個(gè)有效辦法

3、；另外一個(gè)解決的辦法是使用標(biāo)記，使用形態(tài)學(xué)中腐蝕運(yùn)算對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行連續(xù)腐蝕得到分離細(xì)胞種子。考慮到人體血液紅細(xì)胞具有類(lèi)圓形的特征，使用固定的結(jié)構(gòu)元素腐蝕容易導(dǎo)致細(xì)胞圖像失真，不利于后續(xù)的圖像分析工作。使用不同的結(jié)構(gòu)元素對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行交替腐蝕則可以有效避免以上問(wèn)題。本文首先介紹了幾種常用的重疊細(xì)胞分割方法，然后研究了一種基于形態(tài)腐蝕和膨脹運(yùn)算的，應(yīng)用分水嶺算法原理對(duì)重疊紅細(xì)胞圖像分割的改進(jìn)算法。該算法首先使用4鄰域和8鄰域結(jié)構(gòu)元素對(duì)重疊細(xì)

4、胞圖像連續(xù)交替腐蝕，通過(guò)計(jì)算腐蝕后的細(xì)胞面積與原細(xì)胞面積的比值來(lái)控制連續(xù)腐蝕次數(shù)。在獲取的分離細(xì)胞圖像基礎(chǔ)上，應(yīng)用分水嶺算法原理構(gòu)造重疊細(xì)胞之間的分割線(xiàn)。盡管腐蝕和膨脹不是一對(duì)可逆運(yùn)算，但是使用交替結(jié)構(gòu)元素可以減少類(lèi)圓形紅細(xì)胞因連續(xù)腐蝕和膨脹運(yùn)算而造成的失真。該算法主要針對(duì)紅細(xì)胞具有類(lèi)圓形的特征設(shè)計(jì)的，在本文的第五章中給出了使用該算法對(duì)重疊細(xì)胞圖像分割的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，絕大部分重疊細(xì)胞被分離，從而驗(yàn)證了本文算法對(duì)重疊紅細(xì)胞圖