基于边缘检测的细胞图像分割方法研究

"基于边缘检测的细胞图像分割方法研究与实现" 在医学领域中，图像处理技术的应用非常广泛，图像分割技术作为图像处理中的一项关键技术，自上世纪70年代起一直受到人们的高度重视。图像分割的目的是将整个图像区域分割成若干个互不交叠的非空子区域，每个子区域的内部是连通的，同一区域内部具有相同或相似的特征。 本文研究了基于边缘检测的细胞图像分割方法，提出了基于局部自适应阈值分割算法，并对图像分割的方法进行了分类和探讨。图像分割方法可以分为四大类：基于阈值分割的方法、基于边缘检测的方法、基于区域的分割方法和结合特定理论工具的方法。 基于阈值分割的方法是将物体象素的灰度级与背景象素的灰度级进行比较，阈值化可以将物体从背景中较好地分割出来。基于边缘检测的方法是利用图像一阶导数的极值或二阶导数的过零点信息来提供判断边缘点基本依据。基于区域的分割方法是把具有某种相似性质的象素连通起来，从而构成最终的分割区域。 本文实现了一种基于边缘检测的细胞图像分割方法，在该方法中，应用了基于小区域的分割，细胞图像细节也能有很好的区分和分割。该方法适用于背景和目标对比不是很明显和具有一定噪声的细胞图像。实验结果表明，该边缘检测方法可以更好地提取细胞内部细胞核的轮廓，且最大程度的保留了细胞内部细胞核的轮廓。 基于边缘检测的细胞图像分割方法可以更好地提取细胞内部细胞核的轮廓，且最大程度的保留了细胞内部细胞核的轮廓。该方法适用于背景和目标对比不是很明显和具有一定噪声的细胞图像，可以作为医学图像处理中的一个重要工具。 知识点： 1. 图像分割的定义和目标 2. 图像分割方法的分类（基于阈值分割、基于边缘检测、基于区域的分割、结合特定理论工具） 3. 基于阈值分割的方法 4. 基于边缘检测的方法 5. 基于区域的分割方法 6. 结合特定理论工具的方法 7. 基于边缘检测的细胞图像分割方法 8. 局部自适应阈值分割算法 9. 医学图像处理中的应用 本文对基于边缘检测的细胞图像分割方法进行了研究和实现，提出了基于局部自适应阈值分割算法，并对图像分割的方法进行了分类和探讨。该方法可以作为医学图像处理中的一个重要工具，能够更好地提取细胞内部细胞核的轮廓，且最大程度的保留了细胞内部细胞核的轮廓。