显微图像阈值分割算法的研究

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1、第31卷第5期应用光学Vo1．31No．52010年9月JournalofAppliedOpticsSep．2010文章编号：1002—2082(2010)05—0745—03显微图像阈值分割算法的研究许艳(西安体育学院，陕西西安710068)摘要：针对细胞图像分割问题，考虑传统阈值分割方法的局限性，提出一种自适应局部阈值分割算法。该算法的基本思想是通过自适应阈值选取对每个像素确定以它为中心的一个邻域窗口，计算窗口内像素的最大和最小值，再取它们的均值为阅值，以此分割图像。分别用自适应阈值分割法和迭代阈值的图

2、像分割方法实现图像分割，实验结果表明：自适应阈值分割法效果良好，具有鲁棒性。关键词：细胞图像；图像分割；阈值中图分类号：TN911．73；TP391．4文献标志码：AThresholdsegmentationmethodofmicroscopicimageXUYan(Xi’anPhysicalEducationUniversity，Xi’an710068，China)Abstract：Toovercomethelimitationsoftraditionalthresholdalgorithm，analgo

3、rithmforadaptivesegmentationisproposed．Accordingtothebasicconceptofthealgorithm，awindowisdefinedforeverypixelwithitselfascenter，themaximumandminimumvalueofthepixelsinthewindowarecalculatedandtheiraverageisusedasthethresholdforimagesegmentation．Twodifferent

4、imagesegmentationmethodsareused，adaptivethreshodinganditerativethreshoding．Theexperimentalresultsshowthatadaptivethreshodingachieveshigherperformanceandrobustnessinpracticalapplications．Keywords：cellimage；imagesegmentation；threshold引言声或图像中的不适合的信息造成的。基于区域增长

5、方法分割后的图像，时常是由于参数的设置非最优在对图像的研究中，人们常常希望能够辨识出性造成，不是含有太多的区域就是含有过少的区图像中的某些目标。图像分割就是指把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过域。阈值化是最简单的分割处理，计算代价小，速度快，用一个亮度常量即阈值来分割物体和背景[3]。程n]。在通常情况下显微细胞目标比例小，背景复杂，又很多干扰和噪声，而不同聚焦面上的目标灰近年来，国内外一些学者提出了分割算法，度又不一致，若是非染色细胞图像，其反衬度更小，Quan提出了自动寻找混合高斯模型

6、分割阈值的因而对显微细胞图像的分割是十分复杂和困难方法，Gargesha等人采用了迭代阈值框架进行图的]。一般的图像分割方法有阈值化、基于边界的像分割，Phung等人提出了结合图像信息检测算分割、基于区域的分割。其中基于边缘分割的最常法，Cho提出了自适应的调整阈值大小方法，但是见的问题是在没有边界的地方出现了边缘以及在这些方法都是采用迭代计算方法寻找最优阈值，使实际存在边界的地方没有出现边界，这是由图像噪得计算复杂度大大增加。本文提出了一种自适应阈收稿日期：2009一u一3O；修回日期：2010—05—1

7、4作者简介：许艳(1974一)，女，陕西西安人，硕士，讲师，主要从事计算机应用方面的研究。E—mail：guilinxuyan@yahoo．corn．en·746·应用光学2010，31(5)许艳：显微图像阈值分割算法的研究值分割算法，通过对图像按照坐标分块，对每一块1．2迭代阈值分割法分别选取一阈值进行分割。该算法的时间和空间复所谓迭代阈值是指通过自动搜索寻找到比较杂度比较大，抗噪声能力较强。合适的阈值。选取阈值时先用初始函数把原图全部像素分为前景和背景两大类，分别对其进行积分并1图像阈值分割法将其结果去

8、平均以获取新的阈值，此后再次按此阈值函数将图像分为前景和背景，并用于新的函数。基于阈值的分割方法一般建立于一定的图像如此反复迭代，当函数不再发生变化时，即迭代收模型，其模型假设如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，在目标或背景内部的相邻敛于某个稳定阈值，则此刻的阈值作为全局的阈值进行图像分割。迭代法主要是基于逼近的思想，其像素间的灰度值是高度相关的，但在目标和背景交思路如下：界处两边的像素在灰度值上又