1、“.....直方图均衡化使图像在每个灰度区间内的像素点数尽可能相等，使灰度级分布广泛，图像可以包含更多的信息。宫颈癌细胞显微图像的分割阈值分割法通过对图像中不同区域内的颜色差异基于机器视觉的宫颈癌细胞图像识别论文原稿近年来迅速发展起来的图像识别技术。本文从宫颈癌细胞的获取到对宫颈癌细胞图片进行预处理......”。

2、“.....基于机器视觉的宫颈癌细胞图像识别论文原稿。机器视觉获取图像机器视觉到的是只有黑白颜色的图片，其相等的数值即为灰度级。的取值为，故灰度级可描述种从白到黑等不同深浅的颜色。进行图像处理前，将图片转变成灰度图进行后续的操作。灰度化处理方法最大值法平均值法加权平均值法。关键词图像预处理病变阶段或更早期被诊断......”。

3、“.....使用计算机图像处理人工智能等技术的医学显微图像处理是近年来迅速发展起来的图像识别技术。本文从宫颈癌细胞的获取到对宫颈癌细胞图片进行预处理，再对宫颈癌细胞图片进行特征识别从膨胀运算是对图像的细节进行增强，并对不连通区域进行连通处理。机器视觉获取图像机器视觉系统主要由照明镜头高速相机图像采集卡视觉处理器构成......”。

4、“.....传送到指定系统中进行处理。相机主要分为提取与识别武汉理工大学，宋盟春宫颈癌细胞计算机自动识别系统研究与设计暨南大学，李子柔，王健庆，陈景森，研究福建电脑，范金坪宫颈细胞图像分割和识别方法研究暨南大学，谢欣，夏哲雷深度卷积神经网络的宫颈癌细胞图像基于机器视觉的宫颈癌细胞图像识别论文原稿......”。

5、“.....使灰度级分布广泛，图像可以包含更多的信息。基于机器视觉的宫颈癌细胞图像识别论文原稿。，周长。对癌变细胞鉴别方法查阅医学相关资料总结出宫颈细胞癌变的明显特征，例如癌变细胞的细胞核明显增大以至质核比明显减小。本文计算正常细胞的质核比和癌变细胞的质核比并对其进行比较来判断是否为癌变细胞......”。

6、“.....分别求其质核比，发现癌变细胞质核比，未发生癌变细胞的质核比为，并结合资料得出判断宫颈细胞发生癌变的依据为质核比接近，根据这方法可以判断细胞是否癌变。参考文献赵国超基于细胞核分析的癌细胞图像特征基于机器视觉的宫颈癌细胞图像识别论文原稿应点的偏移量。边缘提取操作后，提取细胞及细胞核边缘......”。

7、“.....周长的计算用算法，寻找像素点中心，连通像素点得到连通区域，计算联通曲线的长度即对细胞核和细胞进行边缘提取。该算法首先对读取的值化图像内连续的点构成的集合进行计算，即每个由连续点构成的点的集合的向量的个数为该值化图片具有的轮廓数，检测到的轮廓可分为后个轮廓前个轮廓父轮廓内嵌轮廓。本文检测所有的轮廓行分割......”。

8、“.....对图像内的所有像素与阈值相比较，将像素分为不同的区域。阈值分割法实现简单计算量小性能比较稳定分割速度快。区域生长法从个像素点出发，按照规则判断其相邻像素点与其是否相似，若相似，则归并到同统主要由照明镜头高速相机图像采集卡视觉处理器构成。通过照相机将被检测的目标转化成图像信号，传送到指定系统中进行处理......”。

9、“.....多数采用相机，其优势是相机噪声小，分辨率高，灵敏度高。膨胀学形态学特征提取中图分类号文献标识码文章编号绪论宫颈癌是乳腺癌后女性特异性癌症相关死亡的第大原因，如果患者在癌前病变阶段或更早期被诊断，疾病的死亡率会显著降低。使用计算机图像处理人工智能等技术的医学显微图像处理是达到对宫颈癌细胞识别的目的......”。