淋病顯微細胞圖象分析識別技術的研究與實現(xiàn).pdf

1、醫(yī)學顯微圖象處理是近三十-年來發(fā)展起來的新興技術，其中病原微生物圖象自動識別是顯微圖象處理領域的研究課題之一。目前，對于淋病顯微細胞圖象的分析，仍停留在對涂片的視頻采集，人工識別階段，存在誤判率高、工作效率低等問題。 為了改善上述問題，本文將計算機圖象處理技術用于淋病顯微細胞圖象的分析和識別，研究了細胞圖象預處理、細胞圖象分割、細胞特征提取和識別等問題。 在顯微細胞圖象預處理方面，對幾種圖象灰度化和圖象增強方法進行了分析

2、和比較，確定了用加權平均值法進行彩色圖象灰度化，并采用中值濾波去除圖象噪聲。 細胞圖象分割是進行顯微圖象識別的關鍵，其分割算法是本文的研究重點，在詳細分析目前國內外常用的算法基礎上，針對淋病顯微細胞圖象的特點，重點研究了二維OTSU閾值分割算法。為降低其計算復雜度，減少計算時間，利用圖象的內外邊緣信息，限定二維閾值的選取范圍，提出了一種基于圖象邊緣的二維OTSU閾值分割方法，并用于淋病顯微細胞圖象的分割。對分割后的圖象，采用數(shù)學