彩色血細(xì)胞分割算法研究.pdf

1、隨著圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域上的蓬勃發(fā)展,以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心的細(xì)胞檢測(cè)技術(shù)在其發(fā)展上顯得越發(fā)重要。作為細(xì)胞檢測(cè)極為重要的一步,細(xì)胞分割技術(shù)的研究中,如何科學(xué)合理、高效快捷地分割出細(xì)胞及細(xì)胞內(nèi)部信息,從而為之后細(xì)胞地準(zhǔn)確分類及計(jì)數(shù)奠定基礎(chǔ),是亟待研究的問(wèn)題。
　　本文提出了從血細(xì)胞預(yù)處理、到初次分割、二次細(xì)分割的血細(xì)胞圖分割方案,且在各階段提出了相適應(yīng)的算法改進(jìn)。
　　首先,在血細(xì)胞預(yù)處理階段,提出了采用雙門限確定對(duì)比度的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)算

2、法。該算法分別對(duì)R,三個(gè)色彩分量進(jìn)行頻度直方圖累加,將結(jié)果與設(shè)BG定的初始閾值進(jìn)行一次比較,得出最大最小值,在該范圍內(nèi)進(jìn)行圖像拉伸,取得了很好的圖像增強(qiáng)效果。
　　其次,在血細(xì)胞涂片初次分割階段,提出了基于加窗色調(diào)直方圖的FCM快速改進(jìn)算法。該改進(jìn)的FCM快速分割算法是根據(jù)加窗的色調(diào)直方圖得到主色調(diào)區(qū)域。通過(guò)摳取該區(qū)域的手段,減少FCM算法的參與像素,提高運(yùn)算速度,同時(shí)也兼具良好的分割效果。
　　最后,在圖像二次細(xì)分割階段,

3、提出了分割標(biāo)準(zhǔn)及融合全局信息的FCM改進(jìn)算法和基于色調(diào)統(tǒng)計(jì)特征的區(qū)域增長(zhǎng)改進(jìn)算法。融合全局信息的FCM算法是先對(duì)整圖執(zhí)行區(qū)域增長(zhǎng),從而得到各區(qū)域的色調(diào)特征及分類區(qū)域,以該特征值作為該分類區(qū)域的初始值,修改了隸屬度函數(shù),綜合整圖的空間信息,改進(jìn)了算法效果。而基于色調(diào)統(tǒng)計(jì)特征的區(qū)域增長(zhǎng)算法,通過(guò)分析色調(diào)直方圖的波峰、波谷點(diǎn),得到區(qū)域增長(zhǎng)的種子點(diǎn)及增長(zhǎng)條件,具有很好的時(shí)效性及準(zhǔn)確性。
　　綜上所述,本文針對(duì)血細(xì)胞圖像,提出了細(xì)胞分割的系