细胞图像处理：边缘检测在分割技术中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于边缘检测的细胞图像分割方法的研究与实现，由武汉理工大学的张博撰写，导师为刘岚教授，属于通信与信息系统专业的硕士研究生学位论文，完成于2006年5月1日。论文重点在于如何利用图像处理技术，特别是图像分割技术，对细胞图像进行精确的分割，以便进行后续的细胞形态分析和定量计算。" 细胞图像分割是医学图像处理中的关键环节，它涉及图像的统计特征和视觉特征分析。图像分割的目的是将图像划分为具有相同或相似特性（如颜色、纹理或亮度）的非空子区域，这一过程对于医学图像分析至关重要，因为它能帮助识别和区分图像中的重要结构，如细胞。本文介绍了图像分割的四大类别： 1. 基于阈值分割的方法：这种方法依赖于像素灰度级差异，通过设定阈值将物体与背景分离。然而，它可能对背景和目标对比度不高或存在噪声的图像效果不佳。 2. 基于边缘检测的方法：边缘是图像特征不连续性的体现，通过检测一阶导数极值或二阶导数过零点来定位边缘，这种方法对识别图像边界尤其有效。 3. 基于区域的分割方法：如区域生长算法，通过连接具有相似属性的像素来形成分割区域，适用于对象具有连续特性的图像。 4. 结合特定理论工具的方法：包括数学形态学、模糊技术、神经网络和小波分析等，这些方法能处理复杂和多变的图像特征。 论文中，作者实现了一种针对细胞图像的边缘检测分割方法，特别提出了一种局部自适应阈值分割算法，这种算法针对细胞图像的特性，能在背景和目标对比度不明显且存在噪声的情况下，有效地分割细胞图像，尤其是能准确提取细胞核的轮廓。实验结果显示，与传统方法相比，该方法的轮廓提取更精确，保留了更多的细胞内部细节。 关键词包括：细胞图像分割、阈值分割、边缘检测、区域分割和形态学边缘检测。这些关键词反映了论文的核心研究内容和技术手段。