Matlab图像处理：染色体识别与统计实例详解

Matlab在图像处理与目标识别领域具有广泛的应用，特别是在生物医学图像分析中，如染色体识别与统计。本实验由林健（北京理工大学计算机科学技术学院）和尚斐（北京理工大学医学图像实验室）指导，旨在通过几个实例展示Matlab在处理带有噪声、染色体断裂和粘连的图像中的具体操作流程。 首先，实验者从一个名为'chrimage.bmp'的图像文件开始，通过以下步骤进行处理： 1. 图像预处理：使用`imread`函数读取图像，然后将其转换为灰度图像，方便后续处理。接着，通过`imsubtract`函数将原图与全白色图像进行减法运算，形成差分图像以突出细节。 2. 降噪：采用中值滤波器`medfilt2`去除图像噪声。实验发现，5x5或7x7的卷积核效果较好，可以有效减少染色体周围的粗糙边缘。 3. 二值化：利用`imadjust`调整图像对比度后，通过`im2bw`函数设定门限值（这里选择0.3）将图像转为二值，以减少染色体断裂。虽然自动寻找门限的`graythresh`方法可能导致断裂较多，通过膨胀操作`imclose`可以修复这些问题。 4. 区域筛选：通过`bwareaopen`函数去除面积较小的可能误识别为杂点的对象，这有助于提高染色体检测的准确性。 5. 连通区域标记：使用`bwlabel`函数对连通区域进行标记，为后续的染色体计数和面积测量做好准备。 在这个过程中，实验者强调了两种不同的二值化方法，前者虽然在染色体面积计算上更为精确，但对特定图像的适用性较弱；后者虽然对图像的适应性更强，但可能会导致一些误差。实验者选择了前者作为基础方法，但这并不排除在实际应用中根据具体需求灵活调整。 通过这些步骤，参与者能够深入理解如何运用Matlab的图像处理工具进行染色体识别，并学习到如何处理图像噪声、优化二值化过程以及识别关键区域的方法。这是一项中等难度的实验，适合于学习者进一步提升他们的图像处理技能。此外，实验还提供了作者的联系方式，便于读者在遇到问题时寻求帮助。