基于阈值法的细胞自动分割技术研究

论文总字数：17721字

摘 要

随着社会和医学的发展，人们对自己健康指数关注的提高，在医学方面对细胞自动识别和分割也提出了更高的要求，从而对针对于医学图像的细胞处理的计算机技术也提出了更高的要求。在计算机技术方面，细胞分割是细胞识别的前提，从而根据不同的情况研究提出了不同的分割方法，如局部阈值分割算法和大津阈值法。所以本文主要介绍的是设计到细胞分割的软件，系统和方法，并且完成自动分割软件，可以实现对预先采集的细胞图像进行自动阈值分割，获取独立的细胞区域。

在很多的情况下，我们会遇到很多的对于细胞计数的问题，我们这里是自制一个系统来基本解决这个问题，从而达到节省医疗资源，提高效率提高提高准确性的效果。

关键字: 细胞图像的分割 阈值分割 大津阈值 OPENCV 全局阈值 局部阈值

ABSTRACT

With the development of society and medical, people concerned about their health index rise, in the medical apects of cell automatic recognition and segmentation are also put forward higher request, the cells of for medical image processing of computer technology is also put forward higher requirements. In computer technology, cell division is the precondition for the cell recognition, thus is presented according to the different situation of different segmentation methods, such as the local threshold segmentation algorithm and dajin threshold value method. So this paper mainly introduces the design of the cell division of software, system and method, and finish the automatic segmentation software, can be achieved to advance for automatic acquisition of cell image threshold segmentation, obtain independent cell area.

In many cases, we will encounter a lot of the answer to the question of the cell count we are here in a homemade a system to solve the basic problem, so as to save medical resources, improve the efficiency to improve the accuracy of the results.

Key words: cell image segmentation threshold segmentation DaJin threshold OPENCV global threshold local threshold

目录

第一章 绪论 1

1.1 细胞自动分割技术研究的意义 1

1.2 细胞自动分割技术的研究现状 2

1.3 细胞自动分割的方法 2

1.4 细胞自动分割的难点与方法 3

1.5 开发工具 3

1.5.1 OpenCV的介绍 3

第二章 对于图像分割的前期准备工作 4

2.1 图像预处理 4

2.1.1去噪 4

2.1.2平滑 5

2.1.3 边缘检测 5

2.1.4滤波 5

2.2数学形态学 6

2.2.1 二值腐蚀 6

2.2.2 二值膨胀 6

2.2.3 二值开运算 6

2.2.4 二值闭运算： 6

2.2.5主要代码: 6

2.3绘制并计算直方图 7

第三章 局部阈值分割算法 7

3.1 首先得步骤： 7

3.1.1 计算当前熵： 7

3.1.2 求取二值化的阈值 8

3.2 Nilblack二值化算法 8

3.3 Bernsen二值化算法 9

3.4 Sauvola二值化算法 11

3.5 基于阈值的局部分割算法系统如图 13

3.5.1 局域阈值分割算法系统结构图 13

3.5.2 局域阈值分割算法系统功能模块图 14

第四章 大津阈值法 14

4.1 Ostu分割方法 14

4.2 基于阈值的全部（Ostu）分割算法系统如图所示： 16

第五章 算法的比较和结果分析 17

5.1 算法介绍 17

5.2 图片对比 17

5.3 分析结果 18

第五章 总结与展望 18

致谢 19

参考文献 20

第一章 绪论

1.1 细胞自动分割技术研究的意义

在社会与科技发展的同时，人们对自己的身心健康也更加的关注，而预防疾病的发生，提早的进行前期的检验是防止疾病发生的最有效的手段，随着油炸食品环境污染指数的增加，人们患癌症的几率也越来越高，而癌症的普查则是预防癌症的重要手段，为了提高全人类的健康水平，则细胞的自动分析技术则扮演者越来越重要的作用，而细胞的分割则是细胞分析的基础。本毕设课题以细胞自动分割为主要内容。

细胞图象的分割目的在于按亮度(灰度)从图片的背景中提取出单个细胞图象,并划分出背景、胞浆和胞核三个区域以便对有关区域进行相应的判定。分割的效果怎么样，将直接影响到特征的抽取和最终的判别分类结果。细胞自动分割技术是计算机视觉、图像处理与模式识别技术在医学领域应用的一项重要研究课题，细胞自动分割系统可以快速准确地分割细胞,并获得细胞相关信息,可以提高工作人员的效率,从而实现细胞的准确分析。

1.2 细胞自动分割技术的研究现状

生物医学是近年来发展比较迅速的一门新型学科，计算机图像处理技术在生物医学中的应用也越来越广泛和深入。图像分析系统已成为研究细胞学的有力工具，已应用于细胞自动分类、 肿瘤细胞的识别、 细胞计数、 纹理分析、 病理图像检索等方面。细胞是生命的基本单元，细胞的种类很多，但基本结构都是一样的，诊断细胞学就是观察细胞的形态。动物细胞主要由细胞核、细胞质和细胞膜组成。细胞核主要是细胞的分裂增值，细胞质显示细胞的生活机能状态。

在细胞图像处理过程中，细胞的显微图像在临床诊断中有着重要意义。很多临床病症表现为癌细胞数目增多或者癌细胞中细胞核形状与数目发生变化，所以对癌细胞数目和形状的研究有着重要意义。但是由于染色条件、涂片制备、 图像来源、采样光照条件的差异以及细胞间相互重叠、粘连情况的发生，这种由多个细胞聚堆而成的细胞群通常会严重影响后续的统计分析，使得对癌细胞的计数和识别等后续分析变得困难。为此，将粘连细胞分割成为单个细胞，就成为医学图像处理中必须解决的问题。细胞图像的自动分析技术为临床医学的研究提供了强有力的工具。在细胞图像自动分析技术的研究中产生了对能有效分割有粘连细胞图像的算法的需求，根据图像不同的特征，人们提出了各种算法，如：灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法、松施法等。 这些算法都要求图像具有某些特定性质，在实际处理中存在一定的局限性，难以直接使用。

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