醫(yī)學細胞圖象分割與分析方法研究.pdf

1、該文討論了數(shù)字圖象處理技術在肺部細胞圖象上的應用.首先進行細胞圖象增強處理.細胞圖象增強主要目的是改善細胞圖象的質量,突然細胞圖象的整體或局部特征,提高細胞的視覺效果和識別特征.細胞圖象增強主要采用灰度變換、直方圖修正、圖象平滑、圖象銳化等方法.灰度變換調整改變細胞圖象的灰度,突出了感興趣的區(qū)域.通過直方圖修正得到均衡化或規(guī)定化等所需的不同的處理效果.采用有效的圖象平滑方法對細胞圖象進行平滑降噪處理,消除圖象數(shù)字化和傳輸時所混入的噪聲,

2、提高了圖象的視覺效果.利用圖象銳化處理突出細胞的邊緣信息,加強細胞的輪廓特征,以便于一些基本特征的提取,并比較各種圖像銳化方法處理細胞圖象時的結果.其次,對圖象的分割方法包括細胞圖象的分割方法進行了較詳細的綜述,指出現(xiàn)有方法的實現(xiàn)原理與特點.該文重點研究了數(shù)學形態(tài)學在二值細胞圖象和灰度細胞圖象分割處理中的應用.對二值圖象數(shù)學形態(tài)學和灰度圖象數(shù)學形態(tài)學的基本理論進行了較詳細的介紹,利用二值圖象數(shù)學形態(tài)學的邊緣形態(tài)梯度檢測出二值細胞圖象的邊

3、緣,并對該方法進行了一定的研究;對于灰度圖象,利用形態(tài)梯度、Top-Hat變換等進行細胞的邊緣檢測.對灰度圖象數(shù)學形態(tài)學的邊緣檢測方法進行了改進,應用多結構多尺度結構算子的方法,達到既能檢測細胞邊緣又能有效降低噪聲的目的.針對細胞之間存在的粘連和重疊現(xiàn)象,對基于數(shù)學形態(tài)學中的開閉運算和流域分割的方法進行了研究以便于進行細胞之間的分離.論文最后討論了細胞圖象的分析.利用局部領域或圖象標號等方法進行細胞計數(shù).通過形態(tài)特征的提取和選擇,利用最