（计算机应用技术专业论文）医学细胞图象分割与分析方法研究.pdf

摘要 摘要 本文i 寸论了鼗字图象处理投术在胁部缩艟图象上的应厢。营先进行细胞幽象 躜强处理。细胞蹬蒙增强主要苍甄是改善细腱国壤的质量，突出镪腿罄象的整体 或局部特征提高细胞的视觉效果和议别特 i e 。细胞图象增强主嚣采用扶度变换、 赢方图修币、图象平滑、图象锐优等方法。获度变换调整改变细胞图象的荻发， 突出了感兴趣的区域。避过壹方图修最褥到均餐伍或毁定l 七等联嚣扮不同麴处理 效果。采用有效的图象平滑方法对细胞图象遴行平滑降噪处理，消除图琢数字化 和传输时所混入的噪声，提高了图象的视觉效采。利用图象锐化处理突出细胞的 边缘信息，夯 l 强毁艇戆轮嬲特 妥，以骥予一臻基本姆援款提取，并比较墨秘豳象 锐化方法处理细胞图象时的结果。 冀次，对图象的分割方法包括细胞图象的分割方法进行了较详细勺综述，指 出现有方法的实瑗原理与特点。本文熏点研究了数学形态学在二值缃鼹踅象和荻 度细胞图象分割处理中的应用。对二值图象数学形态学和驭度图象数学形态学的 基本理论进行了较详细的介绍，利用二值图象数学形态学的边缘形态梯度检测出 二氆缩夔墅象垂，j 边缘，并对该方法进纷了一定豹秘究；霹予获魔图象，利用形态 梯度、t 0 p h a t 变换等进行细胞的边缘检测。对狄度图象数学形念学的边缘检测方 法进行了改进，应用多结构多尺度结构算子的方法，达到既能检；9 1 | i 细胞边缘又能 有效辫诋噪声熬鑫豹。针对缉黩之阕农在戆旗连帮重囊瑗蒙，对基于数学形森学 中的开闭运算和流域分割的方法进行了研究以便于进行细胞之间的分离。 论文最膳讨论了细胞图象的分析。利用塌部邻域或图藩标号等方法进行鲴胞 诗数。逶过形态褥征鳇提取和选择，剥羁最小薤裹法帮形态法黠齄部缨瑰进行了 初步的识别分类。 关键词：细胞图承，数学形态学，边缘检测，分割处理，形态特征，识别分类 山东科技大学摘要 a b s t r a c t t h i sp a p e rm a i n l yd i s c u s s e dt h ed l g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n i q u e si na p p l j c a t i o n o f1 u n gc e l l i m a g e f i r s t l v ，t op r o c e s st h ec e l li m a g es oa st oe n h a n c et h eq u a l j t yo f t h e i m a g e ，t h ea i mo fe n h a n c i n gt | l e c e l l i m a g ei s t o g i v ep r o m i n e n c et o t h ew h o l ea n d p o n i o nf e a t u r eo ft h ec e l li m a g ea n di m p r o v et h ee f 琵c to f v i s i o na n dt h ef e a t u r eo f r e c o g n i t i o n ，t h em e t h o d o f e n h a n c i n gt h ec e l li m a g ei n c l u d eg r a y - s c a i et r a n s f o r m a t i o n h i s t o g r a m m o d m c a t 沁n ，i m a g es m o o t h i n ga n di m a g es h a r p e n i n g e t c g r a y s c a i e t r a n s f o r m a t i o na d j u s tt h e 掣a y s c a i eo ft h ec e l l si m a g ea n dg i v ep r o m i n e n c et o t h e i n t e r c s t e da r e a b yu s eo ft h em e t h o do fh i s t o g m mm o d i f i c a t i o nc a ng e tt h er e s u l t s o f - e q u i p o i s ea n dp r e s 盯i p t t h em e t h o d o fi m a g es m o o t h i n gt op r o c e s st h ec e l li m a g ec a n e l i m i n a t et h en o i s e st h a tc a u s e db yd i g i t a lp r o c e s sa n dt r a n s m i s s i o na n di m p r o v et h e e f r e c to fv i s i o n t h em e t h o do fi m a g es h a r p e n i n gg i v ep r o m i n e n c e t ot h e e d g e i n f o r m a t i o no ft h ec e “si m a g ea n ds t r e n g t h e nt h e f e a t u r eo fc o n t o u rs oa s c oc h e e x t m c t i o no fb a s i cf e a t u r e ，a tl a s tb yc o m p a r i s o nt h er e s u l t st h a tw e r ep r o c e s s e db y s o m ek i n d so fm e t h o do fi m a g es h a r p e n i n gc a ng e tw h i c h m e t h o di ss u i tf o rt h i st y p eo f c e l l si m a g e s e c o n d l v ，t h e r ei sas u “e ya b o u ti m a g es e g m e n t a t i o nm e t h o di n c l u d i n gt h ec e i l s i m a g es e g m e n t a t i o nm e t h o d ，t h es u r v e yi n d i c a t e t h ep r i n c j p j ea n dt h ec h a r a c t e n s t i co f t h es e g m e n t a t i o nm e t h o d s ，l nt h i sp a p e r ，t h ee m p h a s i si st h es e g m e n t a t i o na p p l i c a t i o n o f m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yt ob i n a r yc e l l si m a g ea n dg r a y s c a l ec e l l si m a g e t h e r ei sa d e t a i l e dp r e s e n t a t i o na b o u tt h eb a s i cm e o r yo fb i n a r yi m a g em a t h e m a t i c a lm o r p h 0 1 0 9 y a n dg r a y s c a l e i m a g e m a t h e m a t i c a l m o r p h 0 1 0 9 y u s i n g t h e e d g e m o d a ld e t e c t i o n m e t h o do fb i n a r yi m a g em a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yc a nd e t e c tt h ee d g eo fb i n a r yc e l l s i m a g e i nt h i sp a p e r ，t h e r e i sar e s e a r c ha b o u tt h ee d g em o d a ld e t e c t i o nm e t h o do f b i n a r yi m a g em a m e m a t i c a lm o r p h o l o g y a sf o rg r a y s c a i ei m a g e ，u s i n gt h em e t h o d o f m o d a lg r a d sa r l dt o p h a tt r a n s f o m l a t i o nc a nd e t e c t 也ee d g e o fc e l l s - t h ee d g e d e t e c t i o nm e m o do fg r a y s c a l ei m a g em 甜1 e m a t i c a lm o 工p h o l o g y 、s b e i m p r o v e d 旦堑蔓坠兰_ 一一一 ! i 兰 b e c a u s eo ft h e d i s a d v a n t a g e u s i n gt h cn l u l l i s t r l l c n i r ea n di n u l t i 8 c a l c 。”c r a t o rt o p i o c e s s 氆ec e i li m a g e c a nn 。to n i yd e t e c t h ee d g eo f c e i lb u t a i s oe f 诧c t i v e l yr e d u c ct h e n o i s e a i ma tt h ee o n g l u t i n 8 t i o na n d 。v e f l a pi 琏c e l l s ，f e s e 8 r c h 。dt h em e t h 。d 。ft h e o p e n i n g a n d c l o s i n go p e r a t i o n a n d v a l l e ys e g m e n t a t i o nb a s e do nm a t h e n l a t i c a l m o r p h 0 o g ) f i n a l l y ，d i s c u s s e d t h ec e l l i m a g e s 被a l y s i s b yu s i n gt h e l o e 建l n e i g h b o r h o o d a j g o “c h mo rt h ei m a g el a b e la l g o “d m lc a nc a k ec o u n to ft h en u r n b e ro fc e i l s b y e x t r & c t i o na n ds e i e c t i o no ft h ec e l ls h a p ef 色a t u r e ，u s i n gt h e1 e a s td i s t a n c en l e l h o da n d s h a p em e t h o dp 蛀m a r i | yi d o n t 零a n 娃c l a s s i 黟t h el 娃n 辇c 1 1 k e y w o r d s ：c e l li m a g e ，m a t h 。m a t i c a lm o r p h o l o g 弘e d g ed e t e c t i o n ，s e 霉m e l l l a t i o n p r o c e s s s h a p ef 音a t u r e ，i d e n t i n c a t i o na n d c i a s s i n c a t i o n 声明 本人呈交给l l j 东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和【址所 公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文尚未呈交于其他 任何学术机关作鉴定。 a f f i r m a t l 0 n 研究生姓名：杏监甬 日期：互；2 id e c l a r et h a tt h i sd i s s e r t a t i o n ，s u b m l t t e di nf u l f i l l m e n to f m er e q u i r e m e n t sf o rt h e a w a r do fm a s t e ro fs c i e n c e ，i ns h a n d o n gu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea nt e c h n 0 1 0 9 y ，i s w h o l l ym y o w nw o r ku n l e s sr e f e r e n c e do fa c k n o w l e d g e t h ed o c u m e n t h a sn o tb e e n s u b m i t t e df o rq u a l m c a t i o n a ta n yo t h e ra c a d e m i ci n s t i t u t e s i g na _ t u r e ：畅抛 d a t e ： j 3 2 山东科技大学硕士学位论文 第1 章绪论 第l 章绪论 1 1医学图象处理简介 目前，图象处理技术在生物医学中的应用方必未艾，极大地推动了生物医学 的发展。医学图象在临床诊断、新药研制、基础研究等方面都占有非常羹要的地 位。依据所获取图象中的目标的大小，医学图象可分为宏观和微观两大类。宏观 图象主要是指应用医学成象技术制造的医疗仪器设备所获取的图象，如以前的x 线计算机断层成象( x r a yc o m p u t e r dt 0 m o g r 印h y ，简称x r a yc t 或c t ) ，以及 近年发展起来的各种先进医疗设备，如核磁共振成象( m a g n e t i c r e s o n a n c ei m a g e ， 简称m r j ) 和发射体断层成象( e m i s s i o nc o m p u t e dt 0 m o g r a p h y ，简称e c t ) 如正 电子发射俸断层成象( p o s i t r o ne m i s s i o nt o m o g r a p h y ，简称p e t )与单光子发射 体断蘑成象( s i n 9 1 e 鳓o t o ne m i s s i o ne o m p u t e dt o m o g r a p h y ，简称s p e t ) 等新的 成象技术获得的醋象。徽蕊舀象剿是指通过嚣徽橇与计算机连接，获取的细胞、 缗织潮象，戳泼交长熬戬来对于缁稔帮组织形态结构只能靠人工观测，定性藏半 定量描述的状况。 篷学上弱于戏察帮分率厅酌显徽鼙象秭类缀多，雹捂各种缩脆涂片、缀织藏器 官镯片等。缮耪予光学显微辘、魄子聂徽镜、或筵聚焦激光李叠摇湿镦镜，人们可 以鼹察到缨藏及缎织鹣显微、超受徽结构并分辑箕形态，扶串获驭诊断疾病辫需 要鲍事富信息。毽逯_ i 建显微镜直接鼹察这些微缨缤梅不仅容易使裁察誊蔽耩疲劳， 蠢且掺杂了较强懿主鼹因索翻缺少客观款定羹标准，会产生较大熬误差。照鬻接 术戆不断发展，人倪对医学检溅客褒性黪要求越来越裹，检测手段从过去能人工 主观梭测逐步发展到现在驰主观捡测期客观梭测指标捆续和。医学凰象躲显微分 根有卷很广泛的瘦用领域，如在医疗诊叛方醺，霹进嚣缨胞爨动分类计数、染色 体分极、细胞识别等；在新药研制方短，憋计算机图象分据技术g l 入凝莼临床藏 评价中，可以检测药物介入后组织或细胞的最基本的变化情况，观察到药物对机 体煨点接的影h 向，并给出规范、准确的试验数据，比以 主动物试验更为准确、快 捷。近年来，人们研制了许多用于细胞分析和自动识别的系统，对细胞图象谶行 自动分析，统计细胞个数和测量备个细胞的有关参数，如面积、周长、体积等。 这些细胞分析和自动识别系统减少了生观于扰，减轻了相关人员的工作负担，提 高了分析的准确性。 组织切片是组胚、解剖中常用的手段，对怀疑有病变的部位，通过手术取出 部分组织，通过染色、干燥、切片等手段，制作膊列切片，每片厚度仅为几个微 山东科技大学硕士学位论文 第1 章绪论 米。通过电子显微镜，可以观察各个断层，以获得微观上的诊断依据。通过对切 片图象的楚理，霞医务人员可定量的分析结果，准确的判断患者的病情。在些 手术蜃，也可采用组织检蠢的方法来骏证手术的正确性。 医学图象处理利用多种方法对各种图象数据进行处理，以期得到烫好的显示 效果以便进行分援。零鼹戆处璇技术鸯滤波、缭款、增强、分割、经笺、重建等， 譬如对组织图象进行滤波处理，最终目标是达到除去图象中的噪声，突出感兴趣 嚣稼的强弱。翻瘸所获取豹一系确人体菜一部分静连续韬片图象，对酾片图象进 行三维重建，能够获得人体部位的三维模型，医生可以对三维模型进行手术仿真， 并可以胡予教学实验。计算机鞠象处理技术在医学图象领域已樽到了忿束越广泛 的应用。 l 。2 缨胞图象处理的目熬和意义 通过显微镜获取组织切片的细胞图象，对其进行预处理，以提高图象的质量， 由予貔稍只是对鹜象中的菜些特定莓禄感兴趣，道过分割处理觳这些滔标撬敬出 来，以便后续的分析研究。 近年来在医学研究、物理研究等方面逐步采用先进的仪器，如激光共聚焦显 微镜就是种毅的三维成象设餐，可获褥普通炎学显徽镜无法达到的分辨率。瞬 时具有深度识别能力及纵向分辨率，可对2 0 0 一4 0 0 “m 的切片进行扫描，因而能看 翔较殍生物标本中的细节。它以一个微动步进马选控截载物台鹣升降，可以逐爱 获得高反差、高分辨率、高灵敏度的= 维光学横甑面图象，从而对较厚的样本进 行无损伤的系残“光学t 刃片”，褥到其备层面的蓿惠，这种功能被称为“显傲c t ”。 激光共聚焦屡微镜在发达国家融较为耱遍，在国内由于其价格昂贵较少使用。不 管是一般的光学或电子照微设镛还是先进的激光共聚焦显微设备，它们随机配置 的软牛系绞鞠对较为薄弱，一般只有邋用图象处理软 牛，这些邋月软 睾只具务一 些常见的处理手段，对于一些难于识别的图象信息以及针对一些具体用户需解决 豹闻蘧，遗餍软释不能满足要求。因靛，本文开袋了有关显徽爨象韪璇与分李厅静 研究工作，着重予细胞阉象的分割处理和分析研究，对涉及到的技术进行算法和 理论豹研究，提出坊实砑行的方法，为显徽缅施图象等方丽静研究提供现代纯手 段以及更糟确的数据。意义在于通过研究，达到有效地从图象中分割出细胞个体， 鉴别出细胞形态学上的纛别，进行识别分类，以便及早迅速、礁确地敷现病变， 搜瘸入褥到及鞋、有效熬治疗。 l 。3 本文的主要工作 本文研究的主要工传旨在利用图象处理技术，解决细胞图象处理和分析中存 在的问题，力泵在图象算法研究的基础上，进行细胞蘅象的预处理和分割，利用 山东拜狡大学硕士学位论文笫l 章绪论 处理续果进行细胞的定量分梃；并在此基础上进嚣一定数理谂分撰磺究。 1 3 。l 细胞图象预处理技术研究 通过图象采集设备获取原始的数字化细胞图象，预处理的主要目的戟是针对 给定的数字化细胞图象及其应用融的，改善细胞图象的质量，突出纲胞图象的整 体或局部特征，以提简细胞图象的视觉效果和识别特征。本文针对细胞图象，通 过比较研究，选择更加有效的图象增强处理技术对细胞图象进行预处理，以达到 较好的效果。 1 3 2 细胞图象分割处理技术研究 图象分割是基本的计算机视觉和模式识别技术之一，是图象分祈、理解和识 别的基础，属于机器视觉系统的前处理模块。作为图象处理转到图象分析的关键 步骤，细胞图象分割的优劣直接影响到其后各模块的性能。比如特征的准确性、 有效性，参数描述的可靠性；从菜种意义上说，视觉系统工作的有效性完全取决 予图象分割的优劣，因而其有楣当的理论和实际意义，本文着重研究了数学形态 擎在缁脆黼象分裁处理中酌应用和重叠缅施的分害0 方法等问越。 1 3 3 缨胞圈象翡分析研究 对分裁后的甏象进行细胞计数，进行缩胞形态特征参数的分析，提出形态祷 瑟兹提取帮选择方法，最嚣烈怒冒行豹最小距离簸督分类帮形态学分类两释方法 砖赫部正常缅胞署瑟癌变缨腿进行了分类误别。 山东科技大学硕士学位论文 第2 章细胞圈象的预处理 第2 章细胞图象的预处理 图象增强是一种基举的图蒙预处瑷手段，它楚指按特定的需要突出一幅翻象 中的某些信息，圈时削弱戏去除菜些不震要的信息的处理方法。其主要的目的是 使处理后的图象对某种特定的成用来说，比原始图象更适用。因此，这类处理是 为了菜耱应用目麴丽去改善图象质量。楚理的结采使匿象更适合于人的视觉特往 或机器的识别系统。 目前，常用韵图象罐强技术根据冀楚理所进行的空闯不同，可分为基于空闯 域的方法和基于频率域的方法，前者是直接对图象中的象素进行处理，基本上是 以灰度映射变换为基础，而后卷对圈象进行处理是通过在图象的变换域而间接进 行夔，基本上是良卷积定理为鍪礁。 细胞图象增强的主要目的怒改善细胞图象的质量，针对给定细胞图象及其应 角磊的，突惑镪稳霉象静整俸或局部祷餐，；冀据高维稳黧象兹税嚣效綮和谈潮特 征。细胞图象增强技术主要采用以下几方面的技术如直方图修正技术、图象平滑 处理、盈象锐化处理等，以使纲胞图象达到霸期处理和应用的要求。 2 1 灰度变换 书瓣篡捌 眩， 【矿jl b j l o 11 4 o 4 3 7 一o 1 0 0 j 象的获度化处理可采用下面的公式【3 8 l ； 山东拜技大学硕士学位论文第2 章细胞圈象的预处理 其中，r 是r g b 图象中( 蝎) 点的红色象素馕，g 是r 砖b 图象中( 韬) 点瓣绿色象 素值，b 是r g b 阁象中( 泌) 点的蓝色象素值。 调整改变图象的获度，可以提高图象的视觉效祟，突出感兴逑的区域。通豢 采用的方法有灰发级线性变换和非线性变换，线性变换可烽灰度区蚓进弦线性放 大和缩小或分段进行变换，非线性变换可使图象荻度的分布与人的视觉槌匹配。 对细胞图糠f ( x ，y ) ，设其灰度范围为b6 】，变换膳的细胞图象为g ( x ，y ) ，灰度范 围为k 加，为了突出感兴趣的目标，屏蔽或抑制其它目标，可以采用全域线性变换 ”成分段线性变换或灰度分层切片技术，其变换函数如公式( 2 1 3 ) ，( 2 4 ) 所示： f c厂( x ，y ) ( 口 i j 一， 全域变换：g ( x ，y ) = 。+ 二( a 鼍y ) 一口) 拉a z ，砖6 ( 2 3 ) i口口 l 矗，( 墨力6 分段变换：g ( 量力= 二，( x ，力 拿二旦( 墨力一口) + c g ( 熙力一婶+ 露 o 八戈，y ) g 口s ，( 而y ) 6 ( 2 4 ) b ，旗，如 】m 【搀，如一m + l ，y + l 】2 + 【歹强+ l ，力一炎x ，罗+ 1 ) 】2 韪f 2j 4 ， * i ，( x ，y ) 一厂( x + l ，y + 1 ) i + l ( x + l ，”一厂( 算，y + 1 ) l 可觅梯度的近似值和相邻象素的灰度差成正比。在梯度法中可采用阈值法，达到 聚不破坯爨象乎游区的灰度徨又能有效地强调图象边缘的尽的，其她理滚程如图 2 1 5 所示。其中l 为边缘规定的灰度级，也可为程阀值友右区间的象索赋予不同 斡获度篷，葳纛黧麓有效夔突滋边缘获度缀蕊交他。 t l 毒 山东科披大学硕士学慷论文 第2 章如胞图象的预处理 图2 1 5 闽慎梯度法处理流程 2 。4 2 k l a c 逸耩算子锐忧 l a p l a c i a l l 算予是线性二次微分算予，具有旋转不变蛙，可满足不厨走向的途 界的锐化要求，是最佳边缘监视器之一。图象f ( 工) 的l a p l a c i a n 算子f j j 表示为： 审2 m 舻学+ 篙笋 晓 口，a 其离散化形式表示为； v2 f ( 露) = 【，( x + l ，y ) + ，( 并一l ，力+ ，( x ，y + i ) + ，( 聋，一1 ) 】一4 ，( 薯岁) ( 2 ，1 6 ) l a p i a c i a n 算子是标量，一般取正值躐绝对值。由式( 2 1 6 ) 知图象的l a p i a c i a n 算子是点( x ，y ) 静4 邻域懿灰度毽求和嚣，减去熹本身灰发氇的酉倍。l a p a c i a n 模 板如图2 1 6 所示。锐化输出的图象g ( x ，y ) = ，( x ，j ，) + v2 f 或，( 耸，y ) 一v2 f 。 l a p l a c i 柚算子锐亿对图象边界线有明鼗的增强作用。 万阿同 阿矗吲 幽 瀚2 。1 6 l a p l 8 c i 踽横扳 研究l a p l a c i a n 算子锐化，可进行l a p i l c i a n 算子的扩凝( 模授卷积锐化) 。观 察l a p l a c i a n 算予锐化模板发现，它的炎素数字具有如下特点：模板中各元素秘强 o ；在模板中，中心元素与邻域元索数值为异号。由锐化模援元素数值的两个特点， 霹以爨霉设计不冠形式憝摸叛( 妇图2 。1 7 ) 逡霉亍锐纯。 霉t 山东科技大学硕士学位论文第2 章细胞图象的预处理 盯丽 应悸刨 厅坛俐 图2 1 7 自行定义的模扳图2 1 8 水平方向模板 也可按不同要求自行设计不同形式的模板以满足增强处理的要求，如具有一定方 向的定向模板，图2 1 8 所示模板沿水平方向有较好的增强效果。 因为l a p l a c i a n 算子是二次微分算子，所以对图象中的噪声比较敏感。另外它 常产生双象素宽的边缘，且也不能提供边缘方向的信息。由于以上原因，l a p l a c i a n 算子很少直接用于检测边缘，而通常是和其它方法相结合使用效果更好。 2 4 3s o b e l 算子锐化 s o b e l 是种边缘检测的算子，可以产生较好的边缘锐化效果而且受噪声影响 比较小，当使用大的邻域时，抗噪声特性会更好。但是，会增加计算量，而且得 出的边缘也较粗。对图象，k 纠的每一个象素，考察其上、下、左、右邻点灰度的 加权差，与之接近的邻点的权值大，把各方向上( o o 、4 5 0 、9 0 0 、1 3 5o 方向) 的狄度加权 差之和作为输出，可以达到提取图象边缘的效果。以3 3 模板为例，s o b e l 锐化 的两个模板如图2 ，1 9 ，2 2 0 所示： 可阿田 眩砌 陌市州 i i i _ j圈 图2 1 9 垂直方向模板图2 2 0 水平方向模板 s o b e l 算子为： j ( f ，) 爿厂“一l ，一1 ) + 2 厂( f l ，) + ，( f 一1 ，+ 1 ) 一，“+ 1 ，一1 ) 一2 ，( f + 1 ，j ) 一，( f + 1 ，+ 1 ) i + l ，( f 一1 ，一1 ) + 2 厂( f ，一1 ) ( 2 1 7 ) - - ，( i + 1 ，一1 ) 一厂( j l ，j + 1 ) 一2 厂o ，歹+ 1 ) 一厂( + l ，+ 1 ) l 上述s o b e l 算子锐化图象可对水平边缘和垂直边缘起到较好的边缘锐化效果。 2 4 4 模板匹配法 模板匹配法就是事先准备好8 个方向( 上，右上，右，右下，下，左下，左 l 黪 山东科技大学硕士学位论文 第2 章细胞图象的预处理 左上) ，大小为3 3 的模板，锐化时顺序作用于同一图象黼口，对每一个模扳， 将窗西内各象素灰艘值分掰乘以该模板相应的阵列元索，对积求累加和并以n j 表 示。将n i 排膨，最大n 。即是窑口中心象素的锐化输出，n ，辨对应的模板的方向戟 是此窗口中心象素的方向。典型的边缘枪出模板有：图2 2 l 的罗宾逊( r d b i s o n ) 摸扳，整2 2 2 豹营霉步 特( p 掣龋撞) 横扳稆图2 ，2 3 豹挺券( 戤s c h ) 摸扳。三糖 模板锐化的结果是不同的，各模板的具体适用范围也难以划分，使用中可通过人 祝交重方式予戬选铎莲配羧佳静摸叛。同对与释度浚和l 鼬l a c i a n 算子锐纯法籀跑 较，模板匹配除了能增强图象边缘外，还具有能平滑噪声的优点，从总体上要优 于梯度法和l a p l a c i a i l 算予锐纯法，但魑计算畿大予翁者。 翻2 2 3k j r s c h 横扳 2 。4 。5 高逶滤波法实瑷匿象酶锐纯处理 在一幅图象中，图象的边缘棚对应的是高频分量，高邋滤波器会相对地强调信 号豹裔颓分爨，衰减盈象信号串静祗颥分量，献两翻强了黼象中静边缘和灰凌急 圜鸠圈地圈鸩圈坞囤蚂圈峨圈帆圈譬圆婊圈警圈地霞圜帆圈警圈甄圈圜坂圈圈眠圈峨圈坂圈圈犯圈 山东科技大学硕士学位论文 第2 章细胞图象的预处理 剧变化的部分，达到了图象锐化的目的。频域法通常包括理想高通滤波器、巴特 沃斯( b 眦e rw o n l l ) 高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器等。 2 4 6 数学形态学算法实现锐化处理 数学形态学的基本运算为腐蚀( e r o s i o n ) 和膨胀( d i l a t i o n ) ，其运算是运用称 为结构元素的模板进行类似卷积的运算实现的。实际上，结构元素的选择往往决 定了形态学运算的性质。运用数学形态算子可以进行图象的边缘锐化，腐蚀表示 对图象内部作滤波处理，膨胀表示对图象外部作滤波处理。 翻2 2 4 肝内转穆性肺癌细胞图 圈2 2 5 梯度阈值锐化结果图2 。2 6l a p l a c i a n 锐化结果 图2 2 7s o b e i 处理结果 图2 2 8 高通虑波处理结果图2 2 9 数学形态学锐化结果 图2 3 0r o b i s o n 模板处理结果图2 3 1p r e w i t t 模板处理结果 图2 3 2k i r s c h 模板处理结果 在图象锐化处理的几种方法中，各有优缺点，在处理过程中，图象的边缘细 节得到了加强，但有的锐化处理会使图象中的噪声有所加重。在应用于细胞图象 处理时，可采用几种方法共同处理，得到比较满意的效果。 从处理结果图中可看出，梯度阈值锐化和高通虑波处理及k i r s c h 模板处理在 山东科技天学硕士学位论文 第2 章细胞图浆的预处理 锐化图象鲍同时也抛重了噪声。s o b e l 算子方法锐亿镪您图象能起到较好的处理结 果。但细胞核等细节部分边缘却不明显。模叛匹配法处理的效采要好些，r o b i s o n 摸扳处理和掣e w i 柱模板处理可比较溃嗽鲍把缨飘的边缘进行锐化突出，且r o b i s o n 模扳处理效果更好些。k i r s c h 模板锐化细胞图象使德细胞核等细节能更好的突出体 现，但加重了噪声。数学形态学锐化效果要好些，噪声在职增加但# 霉轻微。 l 争 ! 坐! 鲨查兰堡圭璺苎堡查 苎! 熏塑照堕塾坌型 第3 章细胞图象分割 3 1 引言 医举图象毯括显徽图象，e t 、躲及其它送学影象设备掰获得的豳象。为了对 医学图黎进行有效的摇述，首先必须进行医学图象的分割。在医学图象处理中， 图象分割是病变区域提取、特定组织测辫及实现三维照建等的关键技术。医学图 象分割方法懿鹾究鸯嚣令鼗萋的姆点，个是一般要瘸到医学领域中款熊议，妇 组织的大致形状等：另一个是经常采用的三维分割的方式，这是因为一般的图蒙 中仅仗矮有二维数攒，鼯三维景物逶过摄像撬躐其它戒象设冬褥蘩骞孽二缭投影， 而医学图象中则直接给出了以二维切片形式组织的三维数据，这就为三维分割提 供了可能。图象分割方法怒图象分析和