基于模板匹配的圓形細(xì)胞跟蹤方法的研究.pdf

1、本文在模板匹配的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了在顯微環(huán)境中的細(xì)胞自動(dòng)定位和跟蹤。傳統(tǒng)的細(xì)胞跟蹤方法需要人工對(duì)細(xì)胞進(jìn)行染色,之后通過顯微鏡對(duì)細(xì)胞運(yùn)動(dòng)形式觀察。隨著人們對(duì)細(xì)胞的深入研究,對(duì)細(xì)胞跟蹤系統(tǒng)的要求越來(lái)越高。圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,為細(xì)胞跟蹤提供了新的思路。在實(shí)際應(yīng)用中,由于細(xì)胞的流動(dòng)性和周圍環(huán)境的影響,細(xì)胞在視頻中呈現(xiàn)出灰度值的差異。同種細(xì)胞之間的黏著作用,使得細(xì)胞在圖像中成串的出現(xiàn)。細(xì)胞在非剛性的組織培養(yǎng)液中,具有不規(guī)則的形態(tài)。在跟

2、蹤過程中,新出現(xiàn)在視野范圍內(nèi)的細(xì)胞和消失的細(xì)胞。如何解決這些問題,是細(xì)胞跟蹤的關(guān)鍵。
　　本文使用了基于邊緣信息的模板匹配的方法對(duì)細(xì)胞進(jìn)行定位。它可以克服圖像中細(xì)胞灰度值的變化對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響,并且對(duì)于圖像中的細(xì)胞之間的相互遮擋能夠很好的解決。為了正確的檢測(cè)出圖像中具有微小形變的細(xì)胞,本文采用了一種模糊邊緣算法。
　　在跟蹤過程中,考慮到實(shí)際情況和快速性的要求,圖像被分為兩個(gè)部分,分別使用不同的方法進(jìn)行跟蹤,這樣能夠得到新出

3、現(xiàn)在視野范圍內(nèi)的細(xì)胞和消失細(xì)胞的信息。在一般情況下,使用相鄰兩幅圖像中細(xì)胞之間的位移作為配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)。但是當(dāng)細(xì)胞之間距離較近時(shí),對(duì)一個(gè)細(xì)胞的跟蹤可能跟蹤到多個(gè)細(xì)胞,或者對(duì)多個(gè)細(xì)胞跟蹤到同一個(gè)細(xì)胞。這時(shí),需要判斷細(xì)胞之間的配對(duì)相似性。根據(jù)本文中細(xì)胞定位方法的特點(diǎn),定義了一個(gè)表征細(xì)胞形變的參數(shù),并將它作為配對(duì)標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步判斷相鄰兩幅圖像中細(xì)胞的配對(duì)相似性。
　　最后,通過與其他細(xì)胞檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果來(lái)看,本文方法具有較高的成功率和較好