基于形態(tài)運算與幀間信息的序列圖像的分割.pdf

1、神經(jīng)干細胞是藏匿于神經(jīng)系統(tǒng)某些部位中的一些細胞，這些細胞具有良好的可塑性，可以通過基因工程或細胞工程等高新技術對其進行人工改造，使神經(jīng)干細胞發(fā)育成為能夠?qū)χ袠猩窠?jīng)損傷進行替代治療的工具。借助計算機在數(shù)字圖像的成像分析技術和在信號與信息的高速處理技術等方面具有的高性能，對神經(jīng)干細胞進行分割是近年來圖像處理中研究的熱點之一。 本文以共焦顯微鏡成像方式獲取的體外培養(yǎng)的神經(jīng)干細胞序列圖像作為圖像源，以基于形態(tài)學圖像分割的分水嶺算法為基礎

2、，提出了改進的分水嶺算法。先用最近鄰點插值法、Otsu閾值法和區(qū)域吞沒法進行預處理并獲取二值圖像，然后使用迭代形態(tài)運算分割各種成簇的細胞群，在二值圖像中對每個成分進行特征提取和分析，噪聲、欠分割和過分割的細胞以及成簇的細胞分別被提取出來進行處理；對欠分割的細胞使用Chamfer 3-3-3變換算法；距離變換后的細胞先用粗腐蝕單元后用細腐蝕單元使粘連物體分開得到各個物體的標記，接著使用基于標記控制的分水嶺算法進行分割；最后利用對起始幀的人