1、割算法，但仍存在着许多不足。细胞图像分割研究现状图像分割技术图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是图像处理模式识别和人工智能等多个领域中的重要课题，也是计算机视觉技术中首要的重要的关键步骤。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域。因此，从世纪年代以来，图像分割直都是图像技术中的研究热点。当我们所感兴趣的物体或目标已经被分离出的时候，分割就可以停止了。分割的准确性将最终决定计算机分割程序成功或失败。尽管对于图像分割的算法研究已经进行了几十年，国内外学者也提出了上千种图像分割的算法，而且这方面的研究从没有天中止过，可是目前为止，仍然没有种适用于所有图像的分割算法。所以在分割图像时，根据图像的类型我们感兴趣的区域等方面，需要采用不用的分割算法。现有的图像分割的算法非常多，通常来说我们把它们分割成三大类阈值分割基于阈值的图像分割方法是提取物体与背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的种图像分割技术。这是种传统的图像分割方法，它实现简单计算量小性能稳定因此是图像分割中最基本且也是应用最广泛的分割技术。边缘检测由于图像中物体与物体之间的灰度不连续，这样就形成了图像的边缘。进步讲，图像的边缘就是图像灰度发生空间突变的像素的集合。基于边缘检测的图像分割方法就是先确定图像中的边缘像素，然后就可以将它们连接在起构成边界。区域分割基于区域的图像分割是根据图像的空间局部特征，把图像中的像素划归到各个区域当中，进而将图像分割成若干区域。
2、价两个近邻像素通过当前像素而连通。在扫描终结时所有灰度值为的点都己有了标记但有些标记可能是等价的。此时所需要的就是将所有等价的标记归入等价组，对各个组赋予个不同的标记。然后第二次扫描图像，将每个标记用它所在等价组的标记代替。连通的区域标记方式与连通的情况差不多，只是不仅对当前像素左边和上边的两个邻近像素，而且对左上和右上的两个邻近像素也要检查，检查次序是右上正上，左上和左前。类似的这时有四种情况当前像素的灰度值是，移到下个扫描位置当前像素的灰度值是并且上述四个相邻像素都是，给当前像素赋个新的标记只有个相邻像素的灰度值为，就把该像素的标记赋给当前像素两个或多个相邻像素的灰度值为，将其中个像素的标记赋给当前像素并做个记号表明它们是等价的。在扫描结束后将所有等价的标记归入等价组，对每个组赋个唯的标记。然后第二次扫描图像，将每个标记用它所在等价组的标记代替。这种方法需要对二值图像进行两次扫描。本文选用像素标记对连通区域进行标记。对于任何形状复杂数目庞大的连通域都能快速进行标记，算法可靠性好，综合性能高。可以运用标记的数目进行细胞计数，实现细胞计数的自动化。小区域消除在前面的细胞图像处理的过程中，可能会产生小区域，例如在阂值分割或区域生长之后，在细胞内部可能产生的孔洞区域，如图所示在边缘细化后，未被消除的大孔洞会被细化成些孤立的曲线，如图所示在运用距离准则函数之后，产生些琐碎的小区域。为了处理的方便和准确性的提高，需要将这些区域或线条进行剔除，也就是填充相反的颜色到其中。填充前填充后图小区域消除示。
3、中由于时间仓促，难免出现不少，望各位老师和有关人士批评指正。参考文献冈萨雷斯等著数字图像处理电子工业出版社,杨晓敏,罗立民,韦任血液白细胞图像的计算机自动分割方法研究闭,中国生物医学工程张斌,赵卫东等人类显带染色体的图象分析与识别系统,中国图象图形学报崔屹著图像处理与分析数学形态学方法及应用北京科学出版社,叶斌,彭嘉雄基于形态学算子的小目标检测方法,中国图象图形学报,刘文耀等编著光电图像处理北京电子工业出版社章毓晋图像工程北京清华大学出版社，邓耀华白细胞显微图像识别技术研究广东工业大学硕士学位论文，陆振晔,范影乐,庞全基于数学形态学的重叠细胞分离方法及比较研究计算机工程与应用,游迎荣,范影乐,庞全基于距离变换的粘连细胞分割方法计算机工程与应用章毓晋著图像分割北京清华大学出版社刘平尿沉渣有形成分识别算法研究重庆大学硕士学位论文,康维,欧阳成,王广志,等基于分水岭变换的彩色细胞图像分割清华大学学报自然科学版马东,曹培杰,潘凯丽,等分割重叠细胞核的方法及比较研究北京生物医学工程阳波,王卫星,李彦文基于骨架的血细胞图像分离算法计算机工程与应用,孙兆林编著图像处理北京清华大学出版社，潘晨,闫相国,郑崇勋基于和的血细胞图像分割仪器仪表学报孙兆林编著图像处理北京清华大学出版社,周孝宽实用微机图象处理北京北京航空航天大学出版社杨晓敏，罗立民，韦钰。人体白细胞自动分类方法与实现系统计算种病毒及抗病毒药物，同时设定细胞对照及病毒对照，继续培养。分别在,等不同时间取出些样品，吸出上清液，用冲洗三次，将悬浮的死。
4、的准确性和运行时间这两个方面，在保证计数误差在允许范围之内，尽量缩短运行时间。再者还需要对算法进行优化，提高运算速度和算法的效率，提高算法的健壮行和鲁棒性，使之能够自动地处理不同质量的图像，尽量满足实际应用的需要。本章对基于边缘连接的分割算法基于区域生长和距离变换准则的分割算法从计数精确度和运行时间上进行了对比。从综合比较来看，后者的计数精确度较高运行时间短，算法简单，效率高，因此将后者作为自动分割与计数方法中的分割算法。从实验结果和算法分析看，这方法也有不足之处，需要进步研究和改善。致谢本论文是在导师副教授的悉心指导下完成的。周老师渊博的专业知识，严谨的治学态度，精益求精的工作作风，诲人不倦的高尚师德，严以律己宽以待人的崇高风范，朴实无华平易近人的人格魅力对我影响深远。不仅使我树立了远大的学术目标掌握了基本的研究方法，还使我明白了许多待人接物与为人处世的道理。本论文从选题到完成，每步都是在导师的指导下完成的，倾注了导师大量的心血。在此，谨向导师表示崇高的敬意和衷心的感谢的分割。现有的好多技术都不适合于实时或接近实时的处理。尤其在生物细胞学中，细胞图像尺寸大小不，形状各异，细胞图像灰度分布范围窄，局部混沌聚团，边界界限模糊，无法采用相同的算法来进行分割。而且细胞图像中的细胞往往会有细胞粘连的现象。将粘连的细胞图像分割出来，对后续分析统计极为重要。将粘连在起的细胞群单个分开是医学细胞处理中项重要而困难的问题。事实上，针对这个问题，国内外的专家学者已经做了很多的研究工作，并提出了很多有效的分。
5、细胞全部洗掉，就剩下贴在壁上的活细胞了。再用倒置式显微图像采集系统对大量的样本图像进行采集，建立个图像库，以这些图像作为研究对象，研究对贴壁活细胞进行分割与计数的方法。接着针对前面讨论的三种分割算法，用进行了实现。由于基于改进的动态轮廓模型的分割方法分割后虽然能够得到细胞区域，但是也把细胞内部轮廓也分割出来，增加了计数的困难，而且演化函数的计算量很大，计算时间长，难以满足分割大量复杂的细胞图像的要求，因此本章并不对此进行讨论。在同样的预处理方法和相同的计数方法下，对另外两种算法进行比较，并选择其中种作为自动分割与计数方法的最终分割算法。本章主要从计数结果的准确性和计算时间长短这两个方面进行比较。计数结果比较对比基于边缘连接的分割方法与基于区域生长法和距离变换准则分割方法的计数结果，实验结果如图所示如图是幅大小为人工计数的细胞图像，计数结果显示为，图是基于边缘连接分割算法的计数结果，计数是，图显示基于区域生长法和距离变换准则分割方法的计数结果为个。从图中可以观察到基于边缘连接的分割方法的误分割的区域在标记为和处与和处，原本是个细胞，但分别被误计为两个细胞，在图像边缘处，面积很小的细胞区域，如标记为和的两个区域也被统计在内，但在人工计数时却没有被统计。观察基于区域生长法和距离变换准则分割方法的计数标记，在图像边缘处多统计了两个细胞，而在图像内部，漏计了个细胞。表和表分别是对两种分割算法计数结果的比较。对幅大小为的显微贴壁细胞进行了实验，试验结果显示两个分割算法的计数相对误在设计算法时要兼顾计。
6、例填充前填充后图短线消除示例小区域的消除是建立在二值图像标记的基础上，对于细胞内的小的孔洞区域采用的是邻域标记，细化后的短线采用的是邻域标记，距离准则函数变换后的标记图像采用邻域标记，对得到的标记图像内每个标记操作标号的区域进行计算，其中对区域的标记是采用求出每个连通区域的像素个数，当连通区域的面积像素个数在设定的阈值之下，则变成与之相反的颜色，则消除了该区域，即填充该区域。小结本章重点讨论了计数方法的研究。计数是运用像素标记法，对连通区域进行标记，不同的连通区域作不同的标记，最后标记的个数就是统计的细胞个数。本章还讨论了运用像素标记，去除小面积的连通区域，这其中包括二值图像细胞内的白色小区域和细化后形成的孤立短线。主要是通过统计相同标记的像素数目，将小于指定闭值的区域进行填充。这操作被应用在第三章和第五章的分割算法中。第五章实验结果及比较实验方法设计首先进行细胞培养和样本制作。培养细胞至旺盛生长期，用胰酶消化使之分散成单个细胞，接种孔细胞培养板，培养使之长成单层本论文的顺利完成，离不开各位老师同学和朋友的关心和帮助，在此并感谢，祝愿你们以后学习生活切顺利。总之，通过毕业设计使我们的综合素质能力得到了提高，也给我们整个大学阶段画上了个完美的句号。我相信，通过我们以后在实际工作中的不断努力，我们定能成为国家建设中有用的人才。此时，我们即将各奔前程，在四年的大学生涯中，我们学到了很多东西，在此要感谢母校对我们的辛勤培育。在毕业设计完成之即，十分感谢老师的精心指导，使毕业设计圆满完成。在整个设。
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贴壁细胞自动分割与计数方法研究论文