【硕士论文】基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究.pdf

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1、内蒙古师范大学硕士学位论文基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究姓名：海鹰申请学位级别：硕士专业：光学指导教师：平子良20070605中文摘要随着影像医学的发展，通过对细胞涂片影像的分析，从而对细胞影像进行区分和识别成为重要的研究课题。细胞图像分割是细胞图像分析和识别的重要步骤。图像分割是将图像中具有特殊含义的不同区域区分开来，是图像处理的关键步骤。分割后的子区域互不交叉，每一个区域满足特定性质的一致性。人体细胞种类繁多、形态多样且图像质量也很不相同，而分析应用中对细胞图像分割的质量却要求较高，所以细胞图像的自动分割极

2、为重要且困难很大。彩色图像与灰度图像相比，信息量更为丰富，而且颜色的描述方法也，较多。很多经典算法只能对二值图像或灰度图像进行运算。为此，关于彩色细胞图像的分割研究成为一个非常活跃的研究领域。本文针对彩色细胞图像经过染色处理的特点，提出了一种彩色细胞图像的分割方法。以快速分水蛉算法为主要分割算法，为了较好地抑制彩色细胞图像背景噪声，选择更符合人类视觉感知的HSI颜色空间，结合自动阈值和色度提出去除图像背景的方法。同时，使用中值滤波和均匀化处理，有效地克服了分水岭算法的过分割现象。针对细胞图像特点改进了区域合并算法。得

3、到了较准确的分割结果。本文首先概括介绍了图像分割的意义及发展现状，概述了当前主要的图像分割算法。其次，介绍了彩色图像颜色空间和快速分水岭算法的基本思想及实现方法。最后列出了实验流程和实验结果并进行了讨论。关键词：图像分割，HSI颜色空间，分水岭ABSTRACTThecellclassificationandrecognitionareallimportantresearchissueinimagingmedicine．Segmentationofacellimageistodistinguishancellimage

4、intodifferentpatsaccordingtodistinctpropertiesandmeaningofsub·regionsofthecellimage，itisakeystepincellanalysisandrecognition．Aftersegmentationthesub-regionsofthecellimageareseparatedanduncrossedeachother,possessingthecertainproperties．Thecellkindsandcellpattern

5、ofhumanbeingbodiesalenumerous，andquantitiesofdifferentcellimagesaleofobviousdifference．Therequiresforsegmentationqualityofcellimageareveryhi曲andserious．So，thesegmentationofcellimageisailimportantanddifficulttaskincellimageprocessing．Acolorcellimagepossessesmore

6、abundantinformationthanablack-whiteimageorgraycellimage．Manyclassicalsegmentationalgorithmsofcellimagearebasedonbinaryimageorgrayimage．Theresearchofcellimagesegmentationbasedonthecolorcellimageisbecominganactiveresearcharea．BasedOilthecharacteristicsofdyingcell

7、imagethepaperproposesasegmentationmethodofcolorcellimage．ChoosingtheHSIcolorspaceforsuppressingthebackgroundnoises，combiningtheauto—thresholdandcolorhuedegreeforremovingbackground,themethodmainlyappliesthefastwaterimmersionalgorithmforimagesegmentationofacolorc

8、ellimage．Themiddle-valuefilterandhomogeneousprocessingwereusedforovercomingtheover-segmentation，andregionmergealgorithmWasimprovedaccordingtofeaturesofthecolorcellimage．Thes