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对粘连细胞图像的计数及分割研究

作　者: 张颖
导　师: 陆建峰
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 细胞图像图像分割细胞计数距离变换分水岭算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 223次
引　用: 2次
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内容摘要

随着计算机技术的发展,计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。数字图像处理、模式识别技术现在已经被广泛地应用于显微生物医学领域。利用计算机进行医学细胞图像处理与分析,可以比目视的分析与研究方法更精确,减少主观干扰。利用计算机对医学细胞图像进行处理与分析,主要包括图像采集、图像的预处理、图像分割、特征提取、特征分析、输出结果等。而为了能够对细胞图像进行准确的数据分析,关键是要对图像进行正确的分割,分割结果的质量直接影响到以后的图像分析、识别和解释的质量,具有重要的意义,这也是对细胞图像进行自动判读与分析的难点,也是最关键的步骤。然而,尽管众多国内外科学家对图像分割进行了广泛深入的研究,提出了大量的卓有成效的分割算法,但仍没有一种方法对所有测试图像分割效果均为最佳。本文采用了一种基于距离变换的分割方法对粘连细胞图像进行计数和分割。该方法避免了传统分水岭算法的过分割的问题,取得了较好的分割效果。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 细胞图像分割研究现状  8-10
    1.2.1 图像分割技术  8-9
    1.2.2 基于数学形态学的细胞图像分割算法  9-10
  1.3 研究问题的提出  10-11
  1.4 本文完成的主要工作和组织结构  11-13
    1.4.1 本文的主要工作  11
    1.4.2 论文组织结构  11-13
2 图像分割  13-24
  2.1 图像分割的定义  13
  2.2 图像分割在图像工程中的位置  13-15
  2.3 图像分割方法  15-24
    2.3.1 基于边缘检测的分割方法  15-17
    2.3.2 基于阈值的分割方法  17-20
    2.3.3 基于区域的分割方法  20-24
3 基于数学形态学的分割算法  24-32
  3.1 引言  24
  3.2 数学形态学的基本理论  24-28
    3.2.1 二值形态学  24-27
    3.2.2 灰度形态学  27-28
  3.3 基于数学形态学的分水岭分割方法  28-32
4 本文采用的分割算法  32-56
  4.1 基本概念  32-46
    4.1.1 对图像的预处理  32-35
    4.1.2 直方图计算  35
    4.1.3 数学形态学处理  35-39
    4.1.4 灰度形态学的应用  39-41
    4.1.5 距离变换  41-44
    4.1.6 中心点的选择  44-45
    4.1.7 分水岭算法  45-46
  4.2 算法设计  46-48
  4.3 实验结果  48-55
  4.4 结论  55-56
5 总结与展望  56-57
  5.1 论文总结  56
  5.2 工作展望  56-57
致谢  57-58
参考文献  58-59

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