血細胞顯微圖像分割算法研究.pdf

1、“血涂片”顯微鏡鏡檢是檢驗血液細胞的基本方式之一。傳統(tǒng)的白細胞計數(shù)和紅細胞形態(tài)分析需要專業(yè)醫(yī)師在顯微鏡下對人工涂片進行觀測得到結果，這是一個極其耗時費力的過程，其結果依賴于醫(yī)師的專業(yè)知識技能和經驗，偏差性較大。隨著圖像處理和目標識別技術在生物醫(yī)學工程領域的廣泛應用，顯微鏡檢測也逐漸由手工方法過渡到自動分析。近年來，自動檢測系統(tǒng)已經成為生物醫(yī)學領域一個新的研究熱點，利用計算機的高性能大幅提高了圖片處理速度，因而也大大縮短了臨床上病理判斷的

2、時間。自動鏡檢系統(tǒng)一般可分為圖像采集、圖像處理和識別等過程，論文深入血細胞顯微圖像分割的方法展開研究。考慮到血細胞鏡檢圖片背景復雜、干擾較多、細胞相互粘連且非同類細胞形態(tài)各異等特點，依據圖像采集平臺固有機制，將血細胞分割分為三個步驟：即白細胞檢測、白細胞核漿分離和紅細胞分割。
　　本研究主要內容包括：⑴在白細胞檢測步驟中，介紹了多種經典閾值分割方法，剖析對比了各自的優(yōu)缺點。重點介紹了內外均值反差法，并運用到白細胞檢測中，相比于其它

3、算法具有更強的追蹤和檢測能力，能準確地獲得包含白細胞的關注區(qū)域。⑵在白細胞核漿分離步驟中，研究了白細胞圖像在不同顏色空間中顯現(xiàn)的特點，以OTSU閾值分割和區(qū)域生長算法作為白細胞核漿區(qū)域分割手段，利用信息融合理論提出一種基于HSI空間彩色白細胞圖像分割方法。實驗結果表明，該方法能夠準確地分離白細胞核漿區(qū)域，滿足醫(yī)學圖像處理的要求。⑶在紅細胞分割步驟中，研究了分水嶺變換原理及改進方法，依據紅細胞圖像固有特性，結合區(qū)域與梯度兩種分水嶺變換的優(yōu)