基于数字图像处理的骨髓细胞计数

数字图像处理

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上海理工大学

实验报告

课程名称数字图像处理

实验名称骨髓细胞计数

一．实验目的

将被染成紫色的白细胞从较暗的红细胞和背景中分割出来，去除细胞粘

连，用数字图像处理技术实现图像中紫色细胞的自动计数。

二．实验背景知识

数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它

通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的

方法和技术。一般来讲，对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三

个方面: 1)提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑

制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。2)提取图像中

所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分

析图像提供便利。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜

色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结

构等。3)图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管

是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理

系统对图像数据进行输入、加工和输出。

应用于图像处理的计算机软件技术平台很多，如 VC++,MATLAB 等，

本实验采用 MATLAB 作为实验平台。MATLAB 是一种基于向量（数组）而

不是标量的高级程序语言，而数字图像实际上就是一组有序的离散数据，

从而 MATLAB 在本质上就可以提供对图像处理的技术支持。

三．实验原理

本实验采用数字图像处理技术对被染成紫色的白细胞进行计数，并且

在计数之前进行了多项预处理，如 RGB 图像到灰度图像的变换，阈值处理，

开操作，闭操作，中值滤波，分水岭分割法等等。各种算法的原理分别如

下：

1. 彩色图像灰度化处理：一幅 RGB 图像就是 M*N*3 大小的彩色像素

的数组，其中每个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像所对应的红、

绿、蓝三个分量。通常，令 fR, fG, fB 分别表示三幅 RGB 分量图像。RGB

图像就是利用 cat（连接）操作将这些分量图像组合而成的彩色图像：

rgb_image=cat(3，fR，fG，fB)。如果所有的分量图像都是一样的，那么

结果是一幅灰度图像。令 rgb_image 表示一幅 RGB 图像，下面这些命令

可以提取出三个分量图像：

>>fR=rgb_image(:,:,1);

>>fG=rgb_image(:,:,2);

>>fB=rgb_image(:,:,3);

2. 阈值处理：图像的阈值处理在图像分割应用中享有核心地位。在图

像处理中首选的方法就是使用一种能基于图像数据自动的选择阈值的算法，

为了自动选阈值，基本全局阈值处理的迭代过程如下：

(1)针对全局阈值选择初始估计值 T；

(2)用 T 分割图像。这会产生两组像素：G

由所有灰度值大于 T 的像

素组成，G

由所有灰度值小于 T 的像素组成。

(3)分别计算 G

，G

区域内的平均灰度值 m

和 m

。

(4)计算出新的阈值：T=0.5*（m

）

(5)重复步骤(2)~(4)，直到在连续的重复中，T 的差异比预先设定的

参数∆T 小为止。

(6)使用函数 in2bw 分割图像：g=im2bw(f,T/den).其中，den 是整数，

是 T/den 比率为 1 的数值范围内的最大值。

另一种阈值处理是使用 Otsu’s 方法的最佳全局阈值处理，工具箱函

数 graythresh 用于计算 Otsu’s 阈值，语法是：[T,SM]= graythresh(f).其中 f

是输入图像，T 是产生的阈值并被归一化到[0,1]中，SM 是可分性度量，高

的 SM 值说明灰度分为两类的可能性高。

3. 中值滤波：利用中值滤波可以对图像进行平滑处理，其算法简单，

时间复杂度低，但对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波，很容易自

适应化。Matlab 里中值滤波的基本句法为：B = medfilt2(A, [m

n])。其中[m n]表示滤波器的大小。

4. 开运算：先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。它用来消除小物体，在

纤细处分离物体，平滑较大物体边界的同时并不明显改变其面积。Matlab

里中开运算的基本句法为：IM2 = imopen(IM,SE)。其中 SE 为基本结构

元。

5. 闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它用来填充物体内细

小孔洞，连接邻近物体，平滑其边界的同时并不明显改变其面积。Matlab

里中闭运算的基本句法为：IM2 = imclose(IM,SE)。其中 SE 为基本结

构元。

6.使用距离变换的分水岭分割法：针对分割，与分水岭变换相配合的

常用工具是距离变换。二值图像的距离变换是相对简单的概念：是指从每

个像素到最接近灵芝的像素的距离。距离变换可以用工具箱函数 bwdist

来计算，调用语法为：D=bwdist(f).在计算距离变换后，用函数

watershed 计算距离变换的负分水岭变换，该函数的调用语法是：

L=watershed(A,conn).其中，L 是标记矩阵，A 是输入数组，conn 指

定了连通性。使用基于分水岭的分割方法时常常会出现的问题是过分割。

四．实验步骤

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linyuying0918

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