文档介绍：基于区域特征及边缘信息的彩色血液显微图像分割白细泡分类计数是医学临床检验的一个重要项目,也是判断各种血液疾病小医院使用人工目视法完成血细胞分类计数的检验工作。因此,使用数字图像处理的办法提取血液图像中的白细胞并用模式识别的办法对其分类计数足目前该领域一个重要的发展方向,而血液白细胞图像的自动识别技术是结合计算机和提取,分割效果的好坏直接影响到后续处理,即特征提取、白细胞识别等环胞图像分析识别系统中。因此,研究一种准确简单的方法分离白细胞具有非常·本文研究了一种用于分割血细胞显微图像,并从背景中提取白细胞轮廓的首先用多尺度阈值法对血细胞灰度图作阈值分割,自动提取阂值,将血细胞图像分割成为白细胞核、红细胞和背景三大区域,同时从血细胞图像中定位白细胞核;随后对彩色血细胞图像作色彩空间变换,利用图像在ú士占渲械腍分量的大小作为生长准则,运用区域生长法提取白细胞咆浆;最后用彩色梯度法提取血细胞图像边缘,利用梯度边缘对区域生长法得到的白细胞轮廓进行修信号与信息处理专业研究生:饶洁指导教师:黄华和其他相关疾病的重要依据。当前医院使用的血细胞自动分析仪存在不能用目视观察细胞形态,不能够保留每次测试的样本,成本昂贵等问题,且仍然有中技术以及上窦际趵创硪窖晕⑼枷癫⑹侗鸲韵笪锏拇硇钥翁庵弧血液自细胞图像的自动识别系统中,最为关键的一个环节在于白细胞分割节。但目前为止,仍然没有一种通用且高效的分割方法能够广泛地应用在白细重要的意义。算法。算法综合应用了小波变换:区域生长、彩色梯度,以及二值形态学处理等理论,结合了白细咆图像的色彩特征、区域分布特征及边缘特征等多种信息,
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中准确地提取了白细咆轮廓,同时标记了自细胞几大关毽至域,为白细胞特征割实验的仿真结果,并对比目前比较常用的流域分割法和特征向量聚类算法对白细胞图像的分割结果作了对比分析,分析结果证明,本文方法提出的算法得隆K惴ǔ晒Φ厥迪至瞬噬ò酌迮赝枷竦姆指睿玫降姆指罱峁痈丛拥谋尘提取和分类识别等图像后期处理奠定了基础。本文在详细地阐述系统原理后,给出了使用本算法对几类白细胞图像作分到的结果与其他方法相比能够排除背景的干扰,准确的分离和提取白细胞。关键词:彩色图像分割医学显微图像自细胞提取小波变换彩色梯度边缘生长
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绪论课题背景及意义嫩物医学图像处理是一门新兴技术,是图像处理研究领域的一个黧耍方面,随着生物科学技术的发展,生物医学图像处理鲍应用瞧越来越广泛。主要表瑷为如下两个方面:一方面是对生物体内部器官绶巍⑿摹⒏巍⒊Α⑸龅的观察,这主要嚣对一臻放射仪器鏧光透稷、ǖ袋集的图像进行处理和分析;另一方面则是对医学显微图像ㄑR和科阂撼猎±砬片和其他含细胞的标本图像拇恚谝焕嗤枷裢ǔMü庋Щ虻珂菹曰站观察采集所得。近年来,计算机技术和彩色上窦际醯姆伤俜⒄刮P⌒突实用化的医学显微图像处理和自动分柝的各秘系统的研制和歼发奠定了基础。其中,血液自细胞图像的自动识嗣技术就是绪合计算机技术以及上窦际来处理医学显徽图像并识别对象物的代表性谍题之一。由于外躅血中的臼细胞裔其生理动能,畿不同生理状态下,可引起不同类型的囱细胞发生数量和质量的变化。因而,白细胞分类计数是临床判断有无痰病,痰病静种类和严鬟程度昀熏要依攥,铡翔贫血、囱血病的诊断,各种感染性疾瘸的诊断,肝脏痰病的病程把握,对药剂剐作用的检查判断,在放化疗治疗孛辩骨髓掷铜程度静把握等等,不熬校举。因此,囱缁胞分类记数怒箍床梭验学中的一项疆要内容,而血液白细胞的检测和识别一直以来都有着爨要的临床意义。外周血细胞检验的传统方法是将皿液制成涂片,廒用光学显微镜辨认外周盘帮蠢髓溶舞经瑞氏染色磊静缓麓形态。这释方法虽然较为舂老,毽在盘滚瘸的诊断、治疗与科研方面,仍是不可缺少的武器之一。近二十年来,随着分予生物学、电予、镦瓿譬先迸援零懿飞速发袋,蹬溪了备释蠡韵斑绥稳分耩仅,其主鬻功能在于血细胞计数,测定血液有形成分及分布,以及测定各种细胞参数等。嚣藏常震戆盘绥貔鑫动分舞纹豹王鬣理主要分隽电辍法帮光数射法海大类,以及这两类方法的结合“F渲械缱璺ɡ醚O赴ü⒖资彼布涞牡缱交亿产生瑟搪瓣诤数,荛当熬嚣貔侵麓戆主要鹃矗缨稳势拆仪。餐莲蔟缨憨特征抽取过少,分类精度差,并不令人满意。光散射法通过激光测定点谶行细胞露川大学硕士擘伊论文
图像分割的定义及算法分类分类。根据激光束射到被检物体后,被检物体内容不同,光散射不同的原理,测出细胞内血红蛋白的差异,但因其价格昂贵而未被普遍使用。此外,还有近年来发展较快的流式细胞仪,其原理为:预先经过特定荧光物质染色或细胞化学处理的细胞在蓝色聚焦激光束照射下,产生