基于改進分割算法的血液紅細胞的識別計數(shù).pdf

1、在醫(yī)學顯微圖像識別中,圖像分割是關鍵的技術,也是一個經(jīng)典難題。在實際分割時,針對待分割圖像的不同特點,運用相應的分割模型和分割算法,這在一定程度上制約了醫(yī)學圖像處理技術的發(fā)展。隨著計算機技術的發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術應用于醫(yī)學研究領域成為熱點,血細胞圖像自動識別是運用計算機技術進行醫(yī)學顯微圖像處理識別的代表課題之一,將數(shù)字圖像處理技術引入血細胞計數(shù)成為目前研究的趨勢。
　　 本文針對血液細胞重疊的特性,對閾值分割技術、邊緣檢測分割

2、技術、數(shù)學形態(tài)學分割技術及鏈碼分割技術分析比較,提出一種改進的圖像分割算法,基于Delphi編程實現(xiàn)了細胞圖像良好分割與個數(shù)統(tǒng)計。
　　 研究了常用的圖像分割算法,并通過編程實現(xiàn)了效果圖比較,分析了定位精度和噪聲程度。針對血液細胞重疊的特性,提出以閾值分割和邊緣檢測分割為基礎,運用數(shù)學形態(tài)學知識進行完善的改進分割算法。
　　 研究了實現(xiàn)細胞圖像分割與個數(shù)統(tǒng)計的鏈碼算法。該算法以閾值分割為基礎,分析了鏈碼技術中鏈碼表與線段