基于改進(jìn)分割算法的血液紅細(xì)胞的識(shí)別計(jì)數(shù).pdf

1、在醫(yī)學(xué)顯微圖像識(shí)別中,圖像分割是關(guān)鍵的技術(shù),也是一個(gè)經(jīng)典難題。在實(shí)際分割時(shí),針對(duì)待分割圖像的不同特點(diǎn),運(yùn)用相應(yīng)的分割模型和分割算法,這在一定程度上制約了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域成為熱點(diǎn),血細(xì)胞圖像自動(dòng)識(shí)別是運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行醫(yī)學(xué)顯微圖像處理識(shí)別的代表課題之一,將數(shù)字圖像處理技術(shù)引入血細(xì)胞計(jì)數(shù)成為目前研究的趨勢(shì)。
　　 本文針對(duì)血液細(xì)胞重疊的特性,對(duì)閾值分割技術(shù)、邊緣檢測(cè)分割

2、技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割技術(shù)及鏈碼分割技術(shù)分析比較,提出一種改進(jìn)的圖像分割算法,基于Delphi編程實(shí)現(xiàn)了細(xì)胞圖像良好分割與個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)。
　　 研究了常用的圖像分割算法,并通過編程實(shí)現(xiàn)了效果圖比較,分析了定位精度和噪聲程度。針對(duì)血液細(xì)胞重疊的特性,提出以閾值分割和邊緣檢測(cè)分割為基礎(chǔ),運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)知識(shí)進(jìn)行完善的改進(jìn)分割算法。
　　 研究了實(shí)現(xiàn)細(xì)胞圖像分割與個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)的鏈碼算法。該算法以閾值分割為基礎(chǔ),分析了鏈碼技術(shù)中鏈碼表與線段