基于图像的细胞数目计算的比较复杂的Matlab程序

以下是一个更复杂的 MATLAB 程序，用于基于图像的细胞数目计算。该程序包含了多个图像处理和分割步骤，以及一些参数调整和优化，可以用于处理更复杂的细胞图像数据。

%% 读取图像并预处理
I = imread('cell_image.jpg');
Igray = rgb2gray(I);
Ibw = imbinarize(Igray);
Ibw = imcomplement(Ibw);
Ibw = bwareaopen(Ibw, 50);
Ibw = imfill(Ibw, 'holes');

%% 分割细胞
se = strel('disk', 3);
Iopen = imopen(Ibw, se);
Ilabel = bwlabel(Iopen);
Iprops = regionprops(Ilabel, 'BoundingBox', 'Area', 'Perimeter');

%% 计算细胞数量和大小
cellNum = length(Iprops);
cellSizes = [Iprops.Area];

%% 过滤小细胞
minCellSize = 100;
Ikeep = (cellSizes >= minCellSize);
Iprops = Iprops(Ikeep);
cellNum = length(Iprops);
cellSizes = [Iprops.Area];

%% 绘制边框和标记
figure, imshow(I);
hold on;
for i = 1:cellNum
    rectangle('Position', Iprops(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    text(Iprops(i).BoundingBox(1), Iprops(i).BoundingBox(2)-10, num2str(i), 'Color', 'r', 'FontSize', 14);
end
title(['细胞数量为', num2str(cellNum)]);

%% 计算细胞形状指标
cellEcc = zeros(1, cellNum);
cellSolidity = zeros(1, cellNum);
for i = 1:cellNum
    cellEcc(i) = Iprops(i).Perimeter / (2*sqrt(pi*Iprops(i).Area));
    cellSolidity(i) = Iprops(i).Area / bwarea(bwperim(Ilabel==i, 8));
end

%% 显示形状指标分布
figure, subplot(2,1,1);
histogram(cellEcc, 'BinWidth', 0.05, 'FaceColor', 'r');
title('细胞偏心率分布');
xlabel('偏心率'); ylabel('数量');
subplot(2,1,2);
histogram(cellSolidity, 'BinWidth', 0.05, 'FaceColor', 'g');
title('细胞固实度分布');
xlabel('固实度'); ylabel('数量');

该程序包含以下步骤：

1. 读取图像并进行预处理，包括转换为灰度图像、二值化、反转、去除小噪声和填充空洞等操作。
2. 分割细胞并计算每个细胞的边界框、面积和周长等属性。
3. 根据设定的最小细胞大小过滤掉小细胞。
4. 绘制每个细胞的边框和编号。
5. 计算每个细胞的形状指标，包括偏心率和固实度等。
6. 显示形状指标的分布情况，以便进一步分析和研究细胞的形态特征。

请注意，该程序仅供参考，实际上，对于不同的细胞图像数据，可能需要进行更多的图像处理和分割步骤，以及更多的参数调整和优化，才能得到准确和可靠的结果。