基于matlab数字图像处理技术红细胞计数检测系统设计

基于matlab数字图像处理技术红细胞计数检测系统设计

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  • 适用:本科,大专,自考
  • 更新时间2024年
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基于matlab数字图像处理技术红细胞计数检测系统设计


基于matlab数字图像处理技术红细胞计数检测系统设计 

摘  要

在过去的十年里,需要存储、传输和处理的信息数量成指数级数地增加。这主要归因于两项技术的发展。一是多媒体系统在众多领域的应用,过去的计算机只能处理数字和文本信息现在却已代之以声音、图片、影像;另一项是INTERNET的大发展,它使信息能被许多人共享。正是由于这些原因,计算机医疗、远程医疗服务因为其的快速、便捷,正被越来越多的医疗机构所采用。这也就要求我们采用更先进的图像处理技术和更适合网络传输的图像格式。对图像就行平滑处理后,再综合运用阈值处理、孔洞填充以及图像腐蚀等技术对图片就行处理,使图片便于以后的后续处理,最终使用递归算法对细胞个数进行统计,统计出需要的数据,给出科学的依据,方便应用于临床医学的研究和对病人情况的参考。本文提出了一种简便的血红细胞计数的工程方法,对血液图像依次进行灰度化、二值化、中值滤波、逻辑运算、形态学处理、细胞边界识别,最后进行了细胞数目统计. 实验结果表明: 这种改进的方法能使血液图像中的红细胞被有效地分割出来,成功地解决了目标粘连现象对后续分析、测量产生的干扰问题,算法基于 Matlab 平台,语言简便可行. 与分水岭算法及基于 ImageJ 软件的人工计数的结果比较,该方法的统计结果更准确,误差在 5% 以内,是一种有效的工程图像处理方法.

关键词:Matlab 语言; 细胞边界识别; 细胞计数

  

目录

1  绪论 1

1.1概述 1

1.2课题的背景和国内外相关研究 1

1.3课题研究主要内容 2

1.4本课题重点及难点 3

1.5本设计的结构安排 3

2  数字图像处理简介 4

2.1图像的基本概念 4

2.1.1图像的定义 4

2.1.2图像的表示 4

2.1.3图像的分类 4

2.2数字图像的描述 4

2.3数字图像处理内容 5

2.3.1图像变换 5

2.3.2图像增强 6

2.3.3图像恢复 6

2.3.4图像压缩 6

2.3.5图像分割 7

2.3.6图像描述 7

2.3.7图像分类 7

3  细胞图像识别统计系统 8

3.1血液细胞识别与统计系统 8

3.2系统模型及识别流程图 8

3.3系统中图像图形变换的算法与应用 9

4  基于matlab血红细胞图像预处理 20

4.1 灰度化 20

4.2 二值化和中值滤波 20

4.3 逻辑运算 21

4.4形态学处理 22

4.5细胞计数 23

4.6处理过程 24

4.7处理结果 24

4.8程序清单 27

总结 28

参考文献 28

致  谢 29

1  绪论

1.1概述

血液对人体的作用不言而喻,它将氧气从肺部运输到身体的各个组织,并将身体组织产生的二氧化碳运走; 它将消化系统产生的营养物质运输到身体的各个细胞,并带走肾脏产生的排泄物. 血液帮助我们的身体对抗各种感染和毒素,并通过其凝血功能止血,保持人体温度的平衡. 医务人员通常通过血液来检测和诊断疾病. 在血液细胞图像检测中,通常为了减少噪声而要先做图像增强,然后检测血液细胞图像特征,尤其是细胞数目统计. 在采用数字图像处理技术对细胞图像中的数目进行统计时,由于细胞图像中经常有细胞粘连甚至部分重叠现象,使得统计的细胞数目产生较大的误差.为了解决细胞图像识别与统计的问题,不少研究者做了很多工作. 刘莉莉和王铮[1]提出了一种适合血细胞图像的改进流域分割算法,能使血细胞区域有效分割出来,解决了目标粘连现象. Karunakar和 Kuwadekar[2]采用标记控制的分水岭算法,设计出用 于 血 红 细 胞 计 数 的 Android 手 机 程 序.Kimbahune 和 Uke[3]提出了一种脉冲耦合神经网络方法来处理血细胞图像,并证实其方法和结果真实可靠. 林小竹等人[4]针对在图像分析中所获得的目标相互粘连,提出了一种有效的分水岭分割算法,可以解决目标物体粘连和计数问题. 周浩等人[5]运用数学形态学对血细胞图像进行边缘提取,结果表明基于数学形态学的边缘提取算法对于细胞血液边缘提取有很好的效果. 陈立英等人[6]提出了一种基于最大类间方差法的遗传分割算法,用于血液细胞图像分割,结果表明该算法具有快速稳定的特点. 赵超阳等人[7]利用 Matlab 图像处理工具箱对视锥细胞进行图像处理,分析了细胞密度分布特点.本文基于 Matlab 语言,通过程序实现了一种简便的血红细胞计数的工程方法. 该方法可以进行有效地血红细胞识别,并能对血红细胞进行较为准确的数目统计.

1.2课题的背景和国内外相关研究

随着计算机技术的不断发展,计算机技术在医学中的应用也越来越多,其中一个重要方面是对显微镜下血液细胞形态的自动图像识别。由于图像中细胞形态多样、细胞常重叠、标本制作时染色不好等原因,使细胞自动图像识别过程的关键——图像分割变得困难。又由于细胞种类较多,某些种类差别细微,因此对特征向量的选取和测定也提出了较高要求。在过去的十年里,需要存储、传输和处理的信息数量成指数级数地增加。这主要归因于两项技术的发展。一是多媒体系统在众多领域的应用,过去的计算机只能处理数字和文本信息现在却已代之以声音、图片、影像;另一项是INTERNET的大发展,它使信息能被许多人共享。正是由于这些原因,计算机医疗、远程医疗服务因为其的快速、便捷,正被越来越多的医疗机构所采用。这也就要求我们采用更先进的图像处理技术和更适合网络传输的图像格式。本文介绍的是一个基于matlab环境的血液细胞图片处理系统。这个系统可以处理由高倍放大镜采集到的血液切片照片,并将照片根据需要转换成更适合网络传输的图片格式。该系统可以方便地应用于临床医学诊断和网络远程医学诊断上。

关于此课题,国内外相关学者已做了比较广泛的研究,并已提出了一些细胞图像分割方法,如经典的Snakes算法、基于边界方法检测算子、基于纹理或颗粒度的分割方法,此外还有其他图像分割的方法,或区域方法或边界方法,但这些方法对血细胞图像的分割都没有达到一个较理想的效果。由于细胞图像分割的困难和血细胞某些种类差别的细微,使得对所有细胞实现自动识别在当前还是一个难题。目前,国内尚未见此类系统投入临床使用的报告。

1.3课题研究主要内容

matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱,能够实现对数字图像的编辑和处理工作,实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

本文的主要内容如下:

1.研究图像处理技术,包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点,主要内容以及应用。

2.分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。

3.完成系统的总体设计,各功能模块设计。由于篇幅有限,本文重点论述了图像变换模块的设计,对已有的算法进行了分析,并进行了改进,利用MATLAB软件完成了算法的实现,最后通过实例说明处理效果。

4.设计友好的、易于操作的图形用户界面,方便用户对结果的观察以及对已有算法的比较研究和新算法的开发。

5. 向做好的平台中添加图像,图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

1.4本课题重点及难点

1.4.1本课题研究的重点

(1) 图像处理技术在matlab环境下的处理编程实现;

(2) 阀值的选取;如果选择不当,可能出现杂质保留过多或者出现半个细胞等

现象,会给后续的图像处理带来很多困难。

(3) 腐蚀次数的选择。

1.4.2本课题研究的难点

图像的定位分割。由于提取的图像边界、轮廓模糊,就要用到锐化处理,又由于图像中噪声的影响,进而要用到图像的平滑处理,从而结合边缘提取算法和字符识别算法编写出图形用户界面程序构成一个完整算法程序实现则是研究的难点所在。

1.5本设计的结构安排

(1) 绪论部分:介绍目前细胞识别统计技术的研究背景、发展水平及课题的研究意义;了解本设计所涉及的主要内容、能实现的功能以及重要的技术指标;对课题的目的明确。

(2) 构建软件环境:熟悉有关本设计要用到的matlab软件和有关图像处理技术的有关知识,对图像的格式转换有一定的了解,掌握本课题所用到的图片格式,方便设计的进行。

(3) BMP图像文件:对设计中采用的BMP格式的文件有所了解;

(4) 图像处理:对图像进行平滑处理、腐蚀、孔洞填充、边缘检测等处理,利用matlab软件设计并且实现系统中对红细胞图像的各种处理功能。

(5) 统计:对处理过的细胞图像分析,统计出图像中红细胞的个数以及密度。

(6) 总结:对本次设计做一个系统的总结。

  参考文献

[1] 刘莉莉,王 铮. 一种适合血细胞图像分割的改进流域分割算法[J]. 微电子学与计算机,2010,27 ( 11) :37-39.

[2] Karunakar Yogesh,Kuwadekar Alhad. An unparagonedapplication for red blood cell counting using markercontrolled watershed algorithm for Android mobile[C]/ /IEEE. Fifth International Conference on Next Generation

Mobile Application,Services and Technologies. Beijing:IEEE,2011: 100-104.

[3] Kimbahune Vinod V,Uke Nelesh J. Blood cell imagesegmentation and counting [J]. International Journal ofEngineering Science and Technology,2011,3 ( 3 ) :2448-2453.

[4] 林小竹,王彦敏,杜天苍,等. 基于分水岭变换的目标头像的分割与计数方法[J]. 计 算 机 工 程,2006,32( 15) ,181-183.

[5] 周 浩,李天牧,尉 洪. 基于数学形态学的血液细胞图像边缘提取[J]. 北京生物医学工程,2002,21( 2) :89-92.

[6] 陈立英,裴喜春,侯振杰. 基于遗传算法的血液细胞图像的分割方法研究[J]. 计算技术与自动化,2008,27( 2) : 89-92.

[7] 赵超阳,姚军平,刘 勇,等. 基于 Matlab 视网膜视锥细胞的图像处理[J]. 中国组织工程研究,2013,17( 15) : 2780-2785.

[8] Nobuyuki Ostu. A threshold selection method from graylevel histogram[J]. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,1979,9( 1) : 62-66.

[9] Li C H,Lee C K. Minimum cross entropy thresholding[J]. Pattern


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