基于模糊算法的彩色血液图像分割方法的研究

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1、EdgeDetection边缘检测EdgeEnhancement边缘增强FeatureExtraction特征检测FeatureSelection特征选择●FuzzyC-means模糊C均值GrayScale灰度HighpassFiltering高通滤波ImageCompression图像压缩ImageEnhancement图像增强ImageReconstruction图像重构JPEGJointPhotographicExpertsGroup联合图像专家组Measurementspace度量空间NeighourhondOperation邻域运算NoiseRed

2、uction噪音抑制PatternRecognition模式识别oI枷tization量化蹦RandomNoise随机噪声SPNSaltandPepperNoise椒盐噪声Sampling采样TIFTaggedImageFileFormat标记圈像文件格式●USBUniversalSerialBus通用串行总线●究计算机自动析和识别的任何一种分连。本文在绪论中介绍了血液分析仪的技术特点和发展历史，认为它存在分析过程不够直观，缺乏对形状参数的有效描述，难以排除样本所携带的杂质导致检测误差等不可避免的缺陷。因而，研究血液显微图像处理系统和相关的理论具有实际的价值，

3、它正好能弥补血液分析仪的不足，是对医学检验方法的完善。第二部分全面、系统地归纳了血液显微图像处理系统的硬件组成和软件的各个功能模块的功能。指出血涂片制备的自动化，包括自动涂抹、自动染色和自动供片等能够保证血涂片的高效制各和均匀一致，起到降低识别难度，提高识别率的作用，是一套成熟的血液显微图像处理系统必不可少的硬件组成。第三部分起开始论述血液细胞数字图像分割的理论和采用的方法，是本文的重点。比较了算术均值滤波器和中值滤波器在对该类数字图像去噪上的优劣，最终选择中值滤波器作为图像预处理去噪的算法。采用模糊c一均值聚类(FCM)算法作为图像分割的基本算法，针对该算法

4、应用于血液图像上的一些问题寻找到了解决的办法。将图像转换为索引图像，以颜色映射表矩阵作聚类分析，减小FCM算法的数据量，节省运算时问。用确定的聚类中心矩阵替代随机初始化中，IL,矩阵，以及引入距离加权矩●．3．●lastcellmage10n．Althoughvariousimagesegmentationmethodshademergedmuchsinceseveraldecades，nonehaduniversallypropertytosegmental1typesofimages．Thesegmentationmethodwastightcorrela

5、tedwiththeconcretefeaturesofimages．Thisdissertationintroducedthetechnicalcharacteristicsanddevelopmenthistoriesoftheautomaticbloodanalyticalinstrument，andpointedouttheineluctablelimitationsthatlackeddirectwaytokeepview，hadnotenoughdescriptionofshapeparameter，couldhardlyeliminatethes

6、ampleimpuritysoastocauseerror．Asaresult，studyingprocessingsystemandtheoryofbloodmicroscopicimagehadpracticalvalue．Itoffsettheshortageoftheautomaticbloodanalyticalinstrumentinordertoamelioratethemedicalprobationmethods．Thesecondpartsummarizedthehardwarecomposingandsoftwarefunctionoft

7、hebloodmicroscopicimageprocessingsystemsystematicallyandpointedoutthattheautomatismofthebloodsmearpreparation，includingautomaticsmearing，dyeingandoffering，which-4-●四川大学硕士学位论文ensuredthehigheffectivepreparationanduniformity，reducedtherecognitiondifficultiesaswellasimprovedtherecogniti

8、onrate，wassignifica