材料與生物醫(yī)學(xué)中的顯微圖像處理研究.pdf

1、顯微圖像的處理、分割以及特征提取，對于顯微組織的特性研究非常重要，已成為材料科學(xué)和細胞組織學(xué)的關(guān)鍵輔助手段。本文結(jié)合兩個分別由國家和臺灣科研院支持研發(fā)的項目，重點研究了材料和生物醫(yī)學(xué)中的顯微圖像的相關(guān)處理技術(shù)。
　　合金顯微圖像在微觀組織上是由白色的基體相和黑色的沉淀相交錯形成。傳統(tǒng)的人工分析存在主觀性強和耗時長等問題，并且現(xiàn)有圖像處理技術(shù)中以單個連通域為目標(biāo)進行分析的方法不能滿足本課題中紋理縱橫交錯合金圖像的分析需求。為此，本文

2、提出了針對合金顯微圖像的目標(biāo)分割及特征提取算法。
　　（1）依據(jù)合金顯微結(jié)構(gòu)的組織內(nèi)部灰度的均勻性和組織間灰度的差異性，采用OTSU閾值法分割濾波后的灰度圖像，同時利用二值圖像中細小面積和孔洞間的互補性解決了復(fù)雜紋理中孔洞填充問題。
　?。?）提出了一種計算縱橫交錯紋理尺寸的算法。該算法從矩形長寬之積為面積的思想出發(fā)計算條狀紋理的尺寸值。先采用形態(tài)學(xué)操作獲取紋理的骨架線，再對骨架線進行剪枝操作，修正骨架線，通過面積與長度相除

3、獲取紋理尺寸值，并從統(tǒng)計學(xué)的角度驗證了該算法的可行性與有效性。
　　細胞顯微圖像中細胞在特定病理條件下所發(fā)生的大小和形態(tài)等特征的異常變化，可以作為病情分析和臨床診斷的科學(xué)依據(jù)。本文針對淋巴瘤細胞圖像的組織背景干擾和細胞分布不均等問題，重點研究了目標(biāo)和背景分割以及重疊目標(biāo)分離兩方面。
　?。?）提出了一種結(jié)合聚類和邊緣提取的細胞顯微圖像分割算法。該算法先對均衡后的圖像進行K-means聚類，粗略提取細胞區(qū)域，再使用封閉輪廓提取