基于開關(guān)特征和分水嶺算法的血細(xì)胞圖像分割的研究.pdf

1、血細(xì)胞圖像檢測在臨床醫(yī)學(xué)檢測中有著重要作用。傳統(tǒng)的血細(xì)胞檢測主要是通過光學(xué)顯微鏡依靠醫(yī)務(wù)人員的專業(yè)知識(shí)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(qiáng)等一些缺陷。隨著計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展，圖像檢測技術(shù)在血細(xì)胞檢測方面也獲得了較好的應(yīng)用，這樣將有助于大大地提高血細(xì)胞染色切片的檢查效率，減少人為誤差。血液細(xì)胞圖像處理系統(tǒng)能準(zhǔn)確、快速識(shí)別血液染色切片中的各類細(xì)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(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益

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

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