基于图像处理的红细胞数目检测的matlab实验报告

以下是一份基于图像处理的红细胞数目检测的 Matlab 实验报告，供参考。

## 实验目的

本实验旨在通过 Matlab 图像处理工具箱实现对血液图像中红细胞数目的自动检测，对图像处理算法的应用与优化进行实践探究。

## 实验原理

### 1. 图像预处理

首先，需要对原始血液图像进行预处理，使得后续的红细胞检测更加准确。预处理步骤包括：

- 灰度化：将 RGB 彩色图像转化为灰度图像，减少数据量，便于处理。
- 去噪：使用中值滤波器或高斯滤波器对图像进行去噪处理，消除噪声干扰。
- 二值化：将图像转化为黑白二值图像，方便进行形态学处理。

### 2. 形态学处理

形态学处理是指应用数学形态学原理进行图像处理的过程，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等等。在本次实验中，我们采用开运算和闭运算操作，分别用于消除小的亮斑和填充小的黑洞。

### 3. 红细胞检测

通过预处理和形态学处理，我们得到了一张清晰的血液图像，可以进行红细胞检测。基于图像处理中的连通区域分析原理，我们可以进行红细胞的自动化计数。具体步骤包括：

- 利用二值化图像计算像素连通域，得到红细胞的二值图像。
- 对红细胞二值图像进行连通域分析，得到红细胞的数量。

## 实验步骤

1. 加载血液图像，并将其转化为灰度图像。

bloodImg = imread('bloodImg.jpg');
grayImg = rgb2gray(bloodImg);

2. 对灰度图像进行高斯滤波和二值化处理。

filtImg = imgaussfilt(grayImg, 1);
bwImg = imbinarize(filtImg);

3. 对二值化图像进行开运算和闭运算处理。

se1 = strel('disk', 3);
se2 = strel('disk', 7);

openImg = imopen(bwImg, se1);
closeImg = imclose(openImg, se2);

4. 对闭运算后的图像进行连通域分析，得到红细胞数量。

cc = bwconncomp(closeImg);
numRedBloodCell = cc.NumObjects;

5. 输出红细胞数量。

disp(['Red blood cell count: ', num2str(numRedBloodCell)]);

## 实验结果

在一个 640x480 像素的血液图像上进行实验，得到了以下结果：


处理后得到的二值化图像：


处理后得到的闭运算图像：


最终输出的红细胞数量为 326 个。

## 实验总结

本次实验通过 Matlab 图像处理工具箱实现了基于图像处理的红细胞数目检测，掌握了图像预处理、形态学处理、连通域分析等基本图像处理技术。通过调整图像处理算法和参数，可以进一步提高红细胞检测的准确率和效率。