基于邊緣的血細(xì)胞圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、近幾十年來(lái)，隨著理工農(nóng)醫(yī)各個(gè)學(xué)科和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在生產(chǎn)和生活中出現(xiàn)了越來(lái)越多的大量的需要分析和處理的信息和圖像，所需的工作量日益增長(zhǎng)。在這種情況下，人們迫切需要信號(hào)的自動(dòng)分析技術(shù)。近幾年來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息技術(shù)的迅速發(fā)展使這些成為可能。目前數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了工農(nóng)業(yè)的很多方面，產(chǎn)生了很多實(shí)用的圖像處理理論，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)就是其中的一個(gè)方面。 本文綜合利用已有的圖像分割理論和方法，以及小波分析等有力的數(shù)學(xué)工具，針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中

2、的血液細(xì)胞的顯微圖像中細(xì)胞的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，提出了針對(duì)血液細(xì)胞的圖像分割理論和技術(shù)，并編寫了一套實(shí)用性較強(qiáng)的血細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別軟件系統(tǒng)。本文以圖像處理的過(guò)程為線索，逐步論述了相應(yīng)的圖像技術(shù)的理論和實(shí)現(xiàn)方法，并給出試驗(yàn)結(jié)果。 血細(xì)胞圖像由于其染色所用的方法和材料，以及拍攝環(huán)境不同，往往有較大的區(qū)別，但是都有一個(gè)相似的特點(diǎn)就是在細(xì)胞中間常常含有空洞，這是由血液細(xì)胞的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和化學(xué)成分決定的。如果用目前應(yīng)用廣泛的基于區(qū)域的圖像分割方法，難以得出

3、令人滿意的處理結(jié)果。本文提出了基于邊緣的圖像分割方法，以邊緣信息為主，以區(qū)域信息為輔，綜合利用兩方面的信息，起到了較好的分割效果。另外本文著重的介紹了小波分析理論，并由此推導(dǎo)出合適的小波系數(shù)，用于同態(tài)濾波和邊緣檢測(cè)。 論文首先討論了圖像去除噪聲和背景矯正的問(wèn)題。在去除噪聲方面論述了常用的幾種消噪方法。很多消噪的方法可以很好的去除噪聲對(duì)圖像的影響，但是在消噪的同時(shí)也弱化了圖像中目標(biāo)區(qū)域的邊緣，不利于基于邊緣的圖像分割算法的使用。本

4、文為此提出了選擇性消噪的辦法，取得了很好的去噪效果。論文還討論了兩種同態(tài)濾波的背景矯正方法。 目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的分離是圖像分割的主要內(nèi)容，也是本文研究和論述的重點(diǎn)。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的基于區(qū)域的分割方法在血細(xì)胞圖像分割方面的不足，本文根據(jù)不同的血細(xì)胞圖像邊緣特點(diǎn)的不同，初步建立了一套邊緣檢測(cè)和邊緣加工的理論和算法，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的初步分割。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法很好的避開(kāi)了細(xì)胞中間的空洞對(duì)分割和測(cè)量結(jié)果的影響。 粘連細(xì)胞