基于Retinex原理和聚類的生物細(xì)胞顯微圖像分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)重要技術(shù)。細(xì)胞顯微圖像的分割是醫(yī)學(xué)上統(tǒng)計(jì)細(xì)胞個(gè)數(shù)和圖像中各個(gè)細(xì)胞的相關(guān)參數(shù)，如面積、周長(zhǎng)、體積的重要前期基礎(chǔ)，分割效果的好壞直接影響到后續(xù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的處理和分析。
　　本文對(duì)生物細(xì)胞顯微圖像的去背景分割做了研究，并對(duì)VC++6.0、opencv的工作平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)實(shí)踐，在此平臺(tái)上提出了基于Retinex原理的將細(xì)胞一定比例的高頻圖像分離出來直接分割或與區(qū)域生長(zhǎng)法結(jié)合的細(xì)胞分割方法，并對(duì)實(shí)際豬卵母細(xì)胞顯微圖像

2、做了分割實(shí)現(xiàn)。對(duì)細(xì)胞顯微圖像用基于Retinex原理的分割方法對(duì)圖像進(jìn)行初步分割，基于這張分割圖片進(jìn)行取反相二值化分割或參照分割圖的灰度信息分布對(duì)種子點(diǎn)和閾值做判斷進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)法分割，然后結(jié)合腐蝕膨脹、中值濾波去除噪點(diǎn)并保留細(xì)胞邊緣特性，填充內(nèi)部輪廓，將細(xì)胞原圖填充至得到的分割模板中的方法，能得到分割良好的細(xì)胞圖像。
　　本文對(duì)同樣的豬卵母細(xì)胞顯微圖像用K-均值聚類分割的方法進(jìn)行了去背景分割研究。提出并實(shí)現(xiàn)用K-均值聚類結(jié)合自適應(yīng)