图像处理的细胞图像分割方法【字数：17269】
图像处理是一种重要的图像分析手段，通过图像处理能够提取出自己感兴趣的因素并进行分析。而医学图像处理就是图像处理的研究中的一个重要领域，其中图像分割的好坏直接影响着医学的诊断结果。虽然至今已经有各种各样的分割方法，但很难找到一个通用的分割方法，医学图像分割也一直是一个经典难题。细胞病理学也是医学诊断中一个常用手段，对复杂细胞分割方法的研究具有很大的意义，也是图像分析技术研究中的热点和焦点。本论文对待分割的细胞图像进行了预处理之后，并对其运用了多种分割方法进行分割处理，检验是否达到分割目标。然后，对这几种常用算法的分割效果进行了对比，分析这些方法的优势与不足。最后，针对粘连、重叠细胞的分割问题对分水岭分割方法提出了改进。 细胞分割是细胞识别和特征提取的基础，能够精准的分割出细胞在医学图像中是一个极具挑战性的课题。
目录
1、绪论 1
1.1数字图像处理的国内外现状 1
1.2 MATLAB简介 2
1.3研究目的及意义 2
1.4研究思路及论文安排 3
2、图像预处理 4
2.1灰度变换 4
2.1.1线性变换 4
2.1.2非线性灰度变换 5
2.1.3伽马变换及效果分析 5
2.2图像的锐化 6
2.2.1巴特沃斯高通滤波 7
2.2.2锐化效果分析 7
2.3图像的平滑 8
2.3.1中值滤波 9
2.3.2平滑效果分析 9
2.4本章小结 10
3、传统分割方法 11
3.1边缘检测法 11
3.1.1边缘检测原理 11
3.1.2 实验分析 12
3.2阈值分割法 12
3.2.1阈值分割原理 12
3.2.2 双峰法 13
3.2.3 迭代法 13
3.2.4 最大类间方差法 14
3.2.5 实验分析 15
3.3区域分割法 16
3.3.1区域生长法 16
3.3.2分水岭算法 17
3.3.3实验分析 18< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
br /> 3.4效果对比 21
3.5本章小结 21
4、改进分水岭方法在细胞分割中的应用 22
4.1细胞分割中存在的问题 22
4.2解决方案 22
4.3仿真分析 23
4.3.1实验仿真 23
4.3.2结果分析 29
4.4细胞计数 29
4.5本章小结 30
5、总结与展望 32
5.1工程与社会问题 32
5.2总结 32
5.3展望 33
参考文献 34
致谢 35
附录 主要程序 36
1、绪论
1.1数字图像处理的国内外现状
20世纪50年代，随着计算机技术的持续发展，人们开始利用计算机来对图像进行处理和图像信息的获取。据估计到20世纪60年代初期，数字图像处理则成为一门学科并出现在研究领域，随着人工智能领域研究的不断深入，数字图像处理技术开始迈向更高、更深的层次。
图像是获取和交换信息的主要来源之一，随着各种算法的出现以及越来越快的处理速度，数字图像处理技术能够更好的为人们服务并成为一门新兴技术。数字图像处理技术已广泛应用于有心理学、生理学、经济学、军事、机器人视觉、生物医学工程等领域。图像处理技术在日常生活中充当越来越重要的角色，对图像处理技术不断提高的需求，使图像处理成为一门有远大前景的新型学科。
图像的信息量很大，可以利用计算机通过采用一定的算法对图像进行加工，得到人们要求的目标和信息。一般来讲，图像处理技术主要包括三个方面：
1、提高图像的视觉感受的质量，如改变图像亮度。
2、提取图像中值得关注的某些特殊信息或功能。
3、图像中的数据可以被转换、编码和压缩，以便于图像存储和传输。
在数字图像处理的过程中，图像分割技术则是比较关键的一部分，虽然近几年来图像分割算法有了极大的丰富，分割效果也大大改善。但至今都不存在一个通用的分割方法和客观的标准来鉴定分割结果，因此图像分割仍然是图像处理中一个关键而经典的难题。
图像分割是图像分析的基础，图像分割效果的好坏也会影响图像信息的提取和分析。图像分割技术有着广泛的应用，在对路面交通状况监测系统的分析中，通过图像分割技术能够将目标车辆从监控或航拍等复杂模糊的背景中提取出来；在医学图像的处理与分析中，通过图像分割技术，能够分割出病变的器官，能够有效的帮助医护人员确定病变位置及分析病情；在通信方面，通过图像分割能够事先对目标的轮廓和内容等进行提取，在保证不失有用信息的情况下，对图像有针对性的压缩，可以大大提高传输效率；遥感图像分割技术在军事领域中也有十分广泛地应用，如军事海洋领域的测绘以及战略战术的侦查等。总的来说，无论是从图像处理的效果及其实际应用的各个方面，还是单从图像分割技术的算法来探讨和研究图像分割都是十分有意义的。
1.2 MATLAB简介
MATLAB是MathWorks公司开发的应用软件，是一种功能强大、操作简单的语言。其指令表达式与平时数学和工程中常用的形式十分相似，故相比于其他语言MATLAB能更加简捷地解决所需问题。它是一种集算法开发、数值计算、数据分析等于一体的高级技术计算语言和强大的数学软件。
MATLAB提供了大量的内置函数，并广泛地应用于多种工程领域，进行仿真、分析和设计的工作。MATLAB还能够同其他的高级编程语言进行混合应用，优缺互补，以大大提升自身程序的运行速率。
MATLAB工具箱是MATLAB中强大的函数库，可直接应用和查看其中的算法，根据其开放性结构，并可以根据需求针对算法进行修改并允许开发自己的算法来对工具箱进行扩展。目前的MATLAB工具箱大约有40多个，涵盖了数字图像处理、数字信号处理、数据采集、科学计算、财务分析、控制系统设计与分析等专业领域。本课题的目标是利用MATLAB编程语言对细胞图像进行处理，并对细胞图像进行细胞分割，完成特征提取和细胞分析。
目录
1、绪论 1
1.1数字图像处理的国内外现状 1
1.2 MATLAB简介 2
1.3研究目的及意义 2
1.4研究思路及论文安排 3
2、图像预处理 4
2.1灰度变换 4
2.1.1线性变换 4
2.1.2非线性灰度变换 5
2.1.3伽马变换及效果分析 5
2.2图像的锐化 6
2.2.1巴特沃斯高通滤波 7
2.2.2锐化效果分析 7
2.3图像的平滑 8
2.3.1中值滤波 9
2.3.2平滑效果分析 9
2.4本章小结 10
3、传统分割方法 11
3.1边缘检测法 11
3.1.1边缘检测原理 11
3.1.2 实验分析 12
3.2阈值分割法 12
3.2.1阈值分割原理 12
3.2.2 双峰法 13
3.2.3 迭代法 13
3.2.4 最大类间方差法 14
3.2.5 实验分析 15
3.3区域分割法 16
3.3.1区域生长法 16
3.3.2分水岭算法 17
3.3.3实验分析 18< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
br /> 3.4效果对比 21
3.5本章小结 21
4、改进分水岭方法在细胞分割中的应用 22
4.1细胞分割中存在的问题 22
4.2解决方案 22
4.3仿真分析 23
4.3.1实验仿真 23
4.3.2结果分析 29
4.4细胞计数 29
4.5本章小结 30
5、总结与展望 32
5.1工程与社会问题 32
5.2总结 32
5.3展望 33
参考文献 34
致谢 35
附录 主要程序 36
1、绪论
1.1数字图像处理的国内外现状
20世纪50年代，随着计算机技术的持续发展，人们开始利用计算机来对图像进行处理和图像信息的获取。据估计到20世纪60年代初期，数字图像处理则成为一门学科并出现在研究领域，随着人工智能领域研究的不断深入，数字图像处理技术开始迈向更高、更深的层次。
图像是获取和交换信息的主要来源之一，随着各种算法的出现以及越来越快的处理速度，数字图像处理技术能够更好的为人们服务并成为一门新兴技术。数字图像处理技术已广泛应用于有心理学、生理学、经济学、军事、机器人视觉、生物医学工程等领域。图像处理技术在日常生活中充当越来越重要的角色，对图像处理技术不断提高的需求，使图像处理成为一门有远大前景的新型学科。
图像的信息量很大，可以利用计算机通过采用一定的算法对图像进行加工，得到人们要求的目标和信息。一般来讲，图像处理技术主要包括三个方面：
1、提高图像的视觉感受的质量，如改变图像亮度。
2、提取图像中值得关注的某些特殊信息或功能。
3、图像中的数据可以被转换、编码和压缩，以便于图像存储和传输。
在数字图像处理的过程中，图像分割技术则是比较关键的一部分，虽然近几年来图像分割算法有了极大的丰富，分割效果也大大改善。但至今都不存在一个通用的分割方法和客观的标准来鉴定分割结果，因此图像分割仍然是图像处理中一个关键而经典的难题。
图像分割是图像分析的基础，图像分割效果的好坏也会影响图像信息的提取和分析。图像分割技术有着广泛的应用，在对路面交通状况监测系统的分析中，通过图像分割技术能够将目标车辆从监控或航拍等复杂模糊的背景中提取出来；在医学图像的处理与分析中，通过图像分割技术，能够分割出病变的器官，能够有效的帮助医护人员确定病变位置及分析病情；在通信方面，通过图像分割能够事先对目标的轮廓和内容等进行提取，在保证不失有用信息的情况下，对图像有针对性的压缩，可以大大提高传输效率；遥感图像分割技术在军事领域中也有十分广泛地应用，如军事海洋领域的测绘以及战略战术的侦查等。总的来说，无论是从图像处理的效果及其实际应用的各个方面，还是单从图像分割技术的算法来探讨和研究图像分割都是十分有意义的。
1.2 MATLAB简介
MATLAB是MathWorks公司开发的应用软件，是一种功能强大、操作简单的语言。其指令表达式与平时数学和工程中常用的形式十分相似，故相比于其他语言MATLAB能更加简捷地解决所需问题。它是一种集算法开发、数值计算、数据分析等于一体的高级技术计算语言和强大的数学软件。
MATLAB提供了大量的内置函数，并广泛地应用于多种工程领域，进行仿真、分析和设计的工作。MATLAB还能够同其他的高级编程语言进行混合应用，优缺互补，以大大提升自身程序的运行速率。
MATLAB工具箱是MATLAB中强大的函数库，可直接应用和查看其中的算法，根据其开放性结构，并可以根据需求针对算法进行修改并允许开发自己的算法来对工具箱进行扩展。目前的MATLAB工具箱大约有40多个，涵盖了数字图像处理、数字信号处理、数据采集、科学计算、财务分析、控制系统设计与分析等专业领域。本课题的目标是利用MATLAB编程语言对细胞图像进行处理，并对细胞图像进行细胞分割，完成特征提取和细胞分析。
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