基于開關特征和分水嶺算法的血細胞圖像分割的研究.pdf

1、血細胞圖像檢測在臨床醫(yī)學檢測中有著重要作用。傳統(tǒng)的血細胞檢測主要是通過光學顯微鏡依靠醫(yī)務人員的專業(yè)知識完成，這種檢測方式存在著工作量大、工作效率低下、主觀性強等一些缺陷。隨著計算機圖像技術的廣泛應用和發(fā)展，圖像檢測技術在血細胞檢測方面也獲得了較好的應用，這樣將有助于大大地提高血細胞染色切片的檢查效率，減少人為誤差。血液細胞圖像處理系統(tǒng)能準確、快速識別血液染色切片中的各類細胞，極大地提高血液形態(tài)檢查的效率，推廣后有很好的社會效益和經(jīng)濟效益

2、。
　　 圖像分割是圖像檢測中重要的一個部分，也為血細胞檢測提供了重要依據(jù)。本文主要是針對血液中存在的兩種主要細胞--白細胞和紅細胞分別提出了改進的分割算法。針對白細胞和紅細胞有粘連的現(xiàn)象，本文提出的白細胞分割算法主要有以下幾個步驟：1、將血細胞灰度圖轉換成二值圖，通過區(qū)域增長生成所需的二值圖，并統(tǒng)計二值圖中各細胞的面積，根據(jù)紅細胞和白細胞細胞面積的差別去除大部分的紅細胞；2、利用白細胞中細胞核的定位去除面積較大的粘連紅細胞；3

3、、通過構建構凸封閉包提取凹區(qū)域的邊緣進行白細胞與粘連紅細胞的分割，從而獲得最終的白細胞分割圖。該方法簡單直觀，方便實現(xiàn)，并能獲得較好的分割效果。本文對紅細胞提出的改進算法主要是基于傳統(tǒng)的分水嶺算法，主要有以下幾個步驟：首先是通過圖像預處理，利用拉普拉斯變換進行灰度圖增強；接著利用改進的分水嶺算法進行圖像分割，獲得紅細胞分水嶺分割圖；因為分水嶺分割后的圖片存在過分割現(xiàn)象，所以最后通過計算盆地區(qū)域的面積、容積和蓄水深度，并設定條件來進行區(qū)域