基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现

武汉理工大学硕士学位论文基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现姓名：张博申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：刘岚20060501基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现作者：张博学位授予单位：武汉理工大学参考文献(40条)1.何东健.耿楠.张义宽数字图像处理20032.冈萨雷斯数字图像处理3.胡小锋VisualC++/MATLAB.图像处理与识别20044.江泽涛.朱颖.赵荣椿.吴俊安一种基于插值的图像分割方法[期刊论文]-计算机工程与应用2005(7)5.刘中合.王瑞雪.王锋德.马长青.刘贤喜数字图像处理技术现状与展望[期刊论文]-计算机时代2005(9)6.章毓晋图像分割20017.陈宇.庞全局部自适应的细胞图像分割方法[期刊论文]-杭州电子科技大学学报2005(2)8.龚炜.石青云数字空间中的数学形态学理论及应用19979.崔屹图像处理与分析数学形态学方法及应用200210.D'OrncllasMCAMultiscaleGradientApproachforColor-basedsegmentation200011.ChenyangXu.JerryLPrinceSnake,Shapes,andGradientVectorFlow1998(03)12.OstuNAThresholdSelectionMethodfromGray-LevelHistograms1979(01)13.RosenfeldA.TorreDELHistogramconcavityanalysesasanaidinthresholdselection198314.KapurJN.SahooPK.WongAKCAnewmethodforgray-levelpicturethresholdingusingtheentropyofthehistogram198515.PalNR.PalSKEntropicthresholding198916.DonohoDLDenoisingbySoft-Thresholding1995(41)17.VincentL.SoillePWatershedindigitalspacesanefficientalgorithmbasedonimmersionsimulation1991(06)18.ChenLanlan.BiDuyanApplicationofmathematicalmorphologyinimageprocessing2002(08)19.LiuHuimin.ShuNingTheedgeinformationanalysisbymathematicalgeomorphologyofimage2001(04)20.HealthA.SarkarS.SanockiTComparisonofEdgeDetectors:AMethodologyandInitialStudy1998(01)21.SezginM.SankurBComparisonofthresholdingmethodsfornon-destructivetestingapplications200122.WhiteJM.RohrerGDImagethresholdingforopticalcharacterrecognitionandotherapplicationsrequiringcharacterimageextraction1983(04)23.DonohoDL.JohnstoneJMIdealspatialadaptationbywaveletshrinkage1994(03)24.PANJWANHEALLEMarkovrandomfieldmodelsforunsupervisedsegmentationoftexturedcolorsimages1995(10)25.DERINH.ELTIOTTHModelingandsegmentationofnoisyimagesusingGibbsrandomfields1987(01)26.徐长发.李国宽实用小波方法200427.阮沈勇.王永利.桑群芳MATLAB程序设计200428.熊联欢.胡汉平.李德华.李泽宇用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测[期刊论文]-华中理工大学学报1999(2)29.陈武凡小波分析及其在图像处理中的应用200230.刘耀辉.鲍苏苏一种结合小波变换与二维最大熵法的图像阈值分割方法[期刊论文]-现代计算机（专业版）2005(7)31.王英健.周书仁基于适应性阈值和遗传算法的图像分割2006(02)32.汪国有.邹玉兰.凌勇基于显著性的OTSU局部递归分割算法[期刊论文]-华中科技大学学报(自然科学版)2002(9)33.罗惠韬.章毓晋一个图象分割评价实例及讨论[期刊论文]-数据采集与处理1997(1)34.马时平.毕笃彦.黄文涛基于分形特征纹理图像分割方法[期刊论文]-计算机应用2004(6)35.董卫军.周明全.黎晓.耿国华基于小波分析的边缘检测技术研究[期刊论文]-计算机工程与应用2004(25)36.董卫军基于小波分析的自适应阈值法的图像二值化处理2003(07)37.王坤.刘天伟.杜芳芳.常琳.CHANGLinMATLAB在对图像进行边缘检测方面的作用[期刊论文]-沈阳师范大学学报(自然科学版)2005(2)38.郭海涛.王连玉.田坦.张春田.孙鹤泉利用二维属性直方图的Otsu自动阈值分割方法[期刊论文]-光电子·激光2005(6)39.王敏.骆惠.黄心汉一种新的自动多阈值图像分割方法[期刊论文]-信号处理2000(1)40.郎锐数字图像处理学VisualC++实现2002相似文献(10条)1.学位论文陈伟斌基于数学形态学的细胞图像分割技术研究2008数学形态学以其严密的理论体系和直观的几何表示为图像处理问题提供了一种一致的有力方法。基于数学形态学的图像分割是近年来图像处理中的研究热点之一。目前基于数学形态学图像分割的研究主要集中在两个方面：基于数学形态学的边缘检测和基于形态学分水岭变换的区域分割算法改进。本文围绕这两方面展开深入研究，分别改进了基于形态学重构的细胞图像边缘检测算法和基于形态学重构与标记的细胞图像分水岭分割算法，主要的工作和研究成果如下：1．阐述了课题的研究背景及意义，给出了图像分割的有关概念，对目前细胞图像分割的方法及国内外研究现状进行了综述性分析。介绍了数学形态学的基础理论及形态学重构的原理与应用。2．针对数学形态学简单开闭运算会导致边缘信息的不连续，影响分割的精确度，利用形态学重构运算保持边缘的良好特性，引入了形态学重构滤波器，解决了简化图像和保护边缘这一矛盾。3．针对形态学开闭(闭开)重构滤波应用在严重噪声污染细胞图像上会导致滤波效果差的问题，引入了连续开闭(闭开)重构滤波方案，获得了很好的效果。4．针对形态学重构中结构元素难以选取的关键问题，结构元素选取太小，难滤除大的噪声，结构元素若取得过大，会破坏细胞的形态结构，引入了多结构元素自适应迭代膨胀的结构元素选取方法，可以很好韵解决这一问题。结合上述优点，提出基于形态学重构的多结构元多路加权边缘检测算法。通过实验证明，该细胞图像边缘检测新方法在提取图像的边缘效果和滤除伪边界方面优于传统的边缘检测方法。并与参考文献[59]所采用的区域形态学运算的边缘检测方法进行实验结果比较，本文提出的算法其实验结果具有明显的优势。5．对分水岭分割算法进行深入研究，借鉴形态学重构思想，针对传统分割方法的“过分割”问题，改进了基于形态学重构与标记的细胞图像分水岭分割新算法。引入形态学重构作为分割前的预处理，该算法计算复杂度较低、参数选取简单，大大改善了分水岭算法的过分割问题。本文所提出的算法与另外三种经过改进的分水岭分割算法进行实验结果比较，本文提出的算法可以得到更为准确的分割效果。6．本文根据实际研究工作需要，修订了传统教科书中形态学理论的运算符表达式，统一改写为函数表达式，有利于研究工作深入后算法思想的确切描述。7．本文提出的算法解决了细胞图像分割的两个关键问题。今后将从以下几个方面继续努力：提高结构元素选取的自适应性能；对二维的细胞进行三维重建，从三维的角度研究图像中的细胞更加客观，可以获取更多的有价值医学信息。2.期刊论文马莉莉.王志明.MALi-li.WANGZhi-ming血液细胞图像分割方法综述-农业网络信息2008(10)图像分割是图像处理的基础,是图像工程技术中的一个重要问题.本文简单介绍了图像分割的原理,系统地回顾了血液细胞图像分割的方法并进行了讨论.近年来,人们越来越重视血液细胞图像的分割算法,并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法.3.学位论文姜红军基于数学形态学的细胞图像分割2007近年来，医学图像在协助医生诊断与提高诊断精度方面发挥了越来越重要的作用，医生对图像诊断的需求也日益增加。目前我国的影像诊断还是医生根据肉眼观察与临床经验作出判断，而医学图像存在大量的边缘模糊现象，不仅耗费大量的时间与精力，而且有时难以作出正确的诊断，甚至会出现漏诊与误诊事件。因此，医学图像的计算机辅助诊断(CAD)具有重要的研究意义与应用价值。在CAD系统中，细胞自动识别直接关系到诊断的准确性，而在医学图像中某些细胞存在与背景噪声灰度相近、边缘模糊等复杂问题成为图像分割的难题。在医学图像分割中，主要包括直方图阈值法、边缘检测法、基于区域的方法、聚类方法等，但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。在前人工作的基础上，本文提出了一种基于形态学边缘与大津法的细胞图像自动分割方法，即利用数学形态学边缘检测算子对图像边缘锐化增强边缘，利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像，利用改进的判别分析法进行细胞图像的自动分割，并将本方法应用于实际的20幅癌细胞图像，证明了其对图像分割的有效性。4.学位论文王灏肿瘤病理图像数字化设计及其细胞图像分割算法研究2003目的:组织细胞的定量分析,为客观和精确的反映肿瘤生物学特征提供了重要手段.随着图像分析处理技术的发展,显微镜图像分析技术在病理学领域已广泛应用,对形态特征的描述已由定性描述逐步发展为定量研究,使病理的组织和细胞诊断也有可能实现客观性、定量化'[1]和自动化.该研究主要讨论肿瘤病理图像的数字化过程以及改进的分割算法在图像分析应用的适用性问题.材料与方法:系统研究方法:应用面向对像的设计方法,开发工具:VisualC++,后台数据库:SQLSERVER2000.病理图像分析系统的开发过程主要经历这样几个阶段:需求分析,制作设计文档,设计算法,编辑资源,代码实现,系统测试.另外,对于病理图像分析系统的核心算法(图像分割),试采用阈值化分割结合边缘检测等方法,实现多种恶性肿瘤组织中肿瘤细胞的细胞核的计算机处理.结论:该系统提出的阈值化分割结合边缘检测作为一种简单而且易于实现的图像分割算法,适合于恶性肿瘤的组织图像特点,可以应用于细胞核的简单识别和测量统计.该病理图像分析系统可以为临床病理诊断和科研提供了一个重要的参考手段.5.期刊论文马义德.戴若兰.李廉.吴承虎生物细胞图像分割技术的进展-生物医学工程学杂志2002,19(3)阐述了小波变换、遗传算法、模糊数学、神经网络、数学形态学等生物细胞图像分割算法以及边缘检测、区域分割等传统图像分割算法为主的生物细胞图像分割技术的发展现状,指明了生物细胞图像本身具有的复杂性、多样性、各自差异性等属性是实现生物细胞图像全自动分割的难点,只有彻底结合生物视觉特性数学模型算法的研究和应用,才能使生物细胞图像全自动分割成为可能.6.学位论文管雪梅基于计算机视觉技术的木材细胞图像分割的研究2006随着木材科学研究的发展和深入，通过计算机视觉(CV)来对木材细胞图像进行分析成为当今木材研究的一个重要方向。图像分割技术是计算机视觉的主要组成部分，是进行细胞面积、个数、胞壁率等反映木材性质