基于方向信息的微膠囊顯微圖像的分割算法研究.pdf

1、分類號(hào)UDC密級(jí)單位代碼IQ151基于方向信息的微膠囊顯微圖像的分割算法研究吳黛娜指導(dǎo)教師張旗職稱教授學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)碩士學(xué)科與專業(yè)控制理論與控制工程論文完成日期2008年5月論文答辯日期2008年7月答辯委員會(huì)主席中文摘要摘要研究顯微物體一直是醫(yī)學(xué)中很有必要的部分，它對(duì)了解生物學(xué)過(guò)程具有重要的意義。目前，對(duì)于顯微圖像的分析仍然停留在人工階段，即通過(guò)人眼觀察進(jìn)行分析和檢查，這給我們帶來(lái)了很多問(wèn)題:工作力度大、判斷

2、錯(cuò)誤率高、工作效率低等。為了改善上述問(wèn)題，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注如何利用計(jì)算機(jī)代替人眼來(lái)識(shí)別圖像，因而基于圖像處理的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)也發(fā)展成該領(lǐng)域的研究課題之一。由于顯微圖像是借助特定的成像儀器獲得的，因此具有自身的圖像特點(diǎn)，對(duì)比度不高、光照不均、噪聲干擾大、圖像邊界不清晰等一些復(fù)雜背景因素給識(shí)別工作帶來(lái)了很大困難，本文在對(duì)常用的分割算法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)微膠囊形態(tài)特殊性的考慮，提出了一種基于方向信息的圖像分割算法。首先針對(duì)所研究的圖像具有屋脊

3、型邊緣的特點(diǎn)，把兩個(gè)分別從空間分布和灰度分布上體現(xiàn)出屋脊邊緣點(diǎn)的特征度量，即散度和對(duì)比度結(jié)合起來(lái)，對(duì)圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)際應(yīng)用中取得了不錯(cuò)的效果，同時(shí)還能獲得邊緣點(diǎn)的方向信息。接著利用邊緣點(diǎn)的方向信息提取出邊緣骨架，實(shí)驗(yàn)結(jié)果能保證細(xì)化后邊緣曲線的連通性、單像素寬，并保留邊緣曲線的端點(diǎn)。然后利用邊緣點(diǎn)的方向信息、邊緣曲線的相對(duì)位置以及端點(diǎn)間的距離大小等來(lái)連接邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果中能將邊緣粘連處和斷開(kāi)處較好地分離和連接起來(lái)，大大有利于圖像的分析和

4、識(shí)別工作。最后將整個(gè)算法流程在開(kāi)發(fā)的實(shí)用性算法研究軟件平臺(tái)上測(cè)試運(yùn)行，證明了基于方向信息的分割算法思想的可行性、有效性和魯棒性。本文的創(chuàng)新之處在于:1.考慮到邊緣具有方向性的特點(diǎn)，結(jié)合散度和對(duì)比度，定義邊緣點(diǎn)的方向信息來(lái)反映屋脊邊緣的特征2.在邊緣檢測(cè)中，加入了隸屬度概念使算法更具自適應(yīng)能力。此外，、還提出了基于方向信息的去噪方法3.充分利用邊緣點(diǎn)的方向信息來(lái)進(jìn)行邊緣細(xì)化和邊緣連接，整個(gè)圖像的分割算法以方向信息為核心，將邊緣檢測(cè)、邊緣細(xì)