【正文】 和 Zb； ( , )( , )( , ) ( , )( , )kkf i jof i jf i j N i jTN i jTZ ?????? 公式 （ 33） ( , )( , )( , ) ( , )( , )kkf i jbf i jf i j N i jTN i jTZ ?????? 公式 （ 34） 式中 ： (, )f i j —— 圖像上 (,)ij 點(diǎn)的灰度值， (, )Ni j —— (,)ij 點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，一般取 。 最佳閾值分割迭代 法 閾 值分割方法是把圖像的灰度分成不同的等級，然后用設(shè)置灰度門限的方法確定欲分割物體的邊界。 應(yīng)用舉例 例：一個(gè)飼養(yǎng)場引進(jìn)一只剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個(gè)月開始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數(shù)是個(gè)確定的值，可以計(jì)算出來 。迭代關(guān)系式的建立是解決迭代問題的關(guān)鍵，通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。 利用迭代算法解決問題，需要做好以下三個(gè)方面的工作： 一、確定迭代變量。它的優(yōu)點(diǎn)是過濾了 噪聲，缺點(diǎn)是可能將原有的邊緣也給平滑了 , Marr 和 Hildreth 沒有解決如何組合不同尺度濾波器輸出的邊緣圖為單一的、正確的邊緣圖的具體方法。它可用高斯函數(shù)的梯度來近似，在理論上很接近 k 個(gè)指數(shù)函數(shù)的線性組合形成的最佳邊緣算 子，在實(shí)際工作應(yīng)用中編程較為復(fù)雜，且運(yùn)算偏慢。其零交叉點(diǎn)也可作為圖像的階躍型邊緣點(diǎn)，而其極小值點(diǎn)可作為圖像的屋頂型邊緣。 Krisch 算子 它有八個(gè)卷積核，圖 像中每個(gè)點(diǎn)都用八個(gè)卷積核進(jìn)行卷積，每個(gè)卷積核1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 2 1 0 0 0 1 2 1 1 0 1 2 0 2 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 對某個(gè)特定邊緣方向做 出最大響應(yīng)，所有八個(gè) 方向中的最大值作為邊緣圖像的輸出。 167。方向的一階差分。邊緣檢測算子檢查每個(gè)像素的領(lǐng)域并對灰度變化率進(jìn)行量化，也包括方向的確定，大多數(shù)使 用基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。 經(jīng)典 邊緣檢測 算子 邊緣的種類可以分為兩種：① 階躍性邊緣，它兩邊的像素的灰度值有顯著的不同；② 屋頂狀邊緣，它位于灰度值從增加到減少的變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)。圖像的邊緣提取也是圖像匹配的基礎(chǔ)，因?yàn)樗俏恢玫臉?biāo)志，對灰度的變化不敏感，可作為匹配的特征點(diǎn)。圖像的統(tǒng)計(jì)特征是指一些人為定義的特征，通過變換才能得到，如圖像的直方圖、矩、頻譜等；圖像的視覺特征是指人的視覺可直接感受到的自然特征，如區(qū)域的亮度、紋理或輪廓等。無論為了哪種目的，圖像處理中關(guān)鍵的一步就是對包含有大量各式各樣景物信息的圖像進(jìn)行分解。 中值濾波的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： WnmnymxfM e dyxg ???? )},(),({),( 公式 (17) 通常窗口內(nèi)像素?cái)?shù)目為奇數(shù)，以便有中間像素值，若窗口內(nèi)像素?cái)?shù)目為偶數(shù)，則中 值取中間兩像素灰度的平均值。 中值濾波 中值濾波是對一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用其 中值代替窗口中心像素的原來灰度值，因此它是一種非線性的圖像平滑濾波法。鄰域平均法平滑時(shí)，鄰域的選取通常有兩種方式：以單位距離為半徑 或單位距離的 2 倍為半徑。 167。 167。 (3)加權(quán)平均值法：按照一定的權(quán)值，對 R、 G、 B 的值加權(quán)平均，即： )(31 GWBWRWGBR GBR ????????? 公式 (13) 其中， RW 、 GW 、 BW 分別為 R、 G、 B 的權(quán)值。經(jīng)過對 RGB 三個(gè)分量的量化，當(dāng)一幅圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)都被賦予不同的 RGB 值，就能形成彩色圖像了。 數(shù)碼攝像機(jī)等數(shù)字產(chǎn)品中最常使用的就是 RGB 彩色空間， RGB 彩色空間可以用一個(gè)正方體來示意，如圖 。 167。因此，在進(jìn)行圖像識(shí)別之前，先要去掉這些不利因素，突出圖像中的有用信息，以便于特征提取和圖像識(shí)別。近年來新發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中受到越來越多的重視。 （ 3） 圖像壓縮編碼 :圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。 （ 1） 圖像變換 ： 圖像數(shù)字化時(shí)采樣點(diǎn)是很多的，直接影響就是圖像矩陣陣列很大，如果直接在空間域中進(jìn)行處理，計(jì)算量十分龐大。取樣后 f 和 x， y 的幅值都是有限的離散值，這樣圖像 A 則轉(zhuǎn)換為了數(shù)字圖像，產(chǎn)生的數(shù)字坐標(biāo)有 M 行 N列。因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能對數(shù)字進(jìn)行處理，所以圖像必須先轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式后才能被計(jì)算機(jī)處理。雖然這些算子計(jì)算簡單、速度較快，但存在對噪聲干擾敏感，得到孤立或分小段連續(xù)邊緣像素，重疊相鄰細(xì)胞邊緣等缺陷，而利用最佳閥值分割和輪廓提取相結(jié)合的方法進(jìn)行邊緣檢測， 通過迭代算法求得圖像 分割的最佳閾值，再利用輪廓提取算法，挖去細(xì)胞內(nèi)部像素點(diǎn)，最后剩余部分圖像就是細(xì)胞的邊緣 ，改變了傳統(tǒng)邊緣檢測算法的處理順序，通過 MATLAB 編程實(shí)現(xiàn)后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明能有效抑制噪聲干擾影響， 同時(shí)能夠客觀地、正確地選取邊緣檢測的門限值， 從而進(jìn)行精確的細(xì)胞邊緣檢測。主要有以下三種：磷癌細(xì)胞、腺癌細(xì)胞和小細(xì)胞癌細(xì)胞，因而，所處理的問題更加復(fù)雜，難度更大。 目前，肺癌診斷的手段主要有： X 光片、CT、 MRT、同位素、纖維支氣管鏡（ BF）、經(jīng)皮穿刺活檢等，臨床最可靠的還是病理性診斷，但病理性診斷的先進(jìn)手段還相當(dāng)匱乏。目前的圖像診斷系統(tǒng)，大多數(shù)已使用了邊緣檢測、形態(tài)學(xué)、灰度特征和色度學(xué)，并結(jié)合專家系統(tǒng)，對癌細(xì)胞進(jìn)行分析和 診斷。 長期以來，圖像處理技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各種醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域中，其中許多是應(yīng)用在微觀醫(yī)學(xué)與生物學(xué)中。此外， Thiran JP 等介紹了一種從顯微鏡圖像中識(shí)別癌細(xì)胞組織的方法，該方法利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等理論，基于細(xì)胞的形狀和大小，提取了惡性腫瘤四個(gè)診斷標(biāo)準(zhǔn)的客觀數(shù)值。目前最普遍和主要的方法是使用光學(xué)顯微鏡，觀察經(jīng)過染色的標(biāo)本，根據(jù)每種細(xì)胞形態(tài)、色度的不同進(jìn)行分類。 輪廓提取 ................................................................................ 16 第 4 章 程序分析 ............................................................................... 18 167。 LoG( Laplacian of Gaussian)算子 ................................... 11 第 3 章 基于迭代算法和腐蝕算法的輪廓提取 ................................ 13 167。 Sobel 算子和 Prewitt 算子 .............................................. 10 167。 中值濾波 ........................................................................... 7 第 2 章 邊緣檢測 ................................................................................. 9 167。 數(shù)字圖像處理基本知識(shí) .......................................................... 3 167。 作者簽名： 指導(dǎo)教師簽名： 日期： 日期： 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） VI 注 意 事 項(xiàng) （論文）的內(nèi)容包括： 1）封面（按教務(wù)處制定的標(biāo)準(zhǔn)封面格式制作） 2）原創(chuàng)性聲明 3）中文摘要（ 300 字左右）、關(guān)鍵詞 4）外文摘要、關(guān)鍵詞 5）目次頁（附件不統(tǒng)一編入） 6）論文主體部分：引言（或緒論）、正文、結(jié)論 7）參考文獻(xiàn) 8）致謝 9）附錄（對論文支持必要時(shí)） ：理工類設(shè)計(jì)（論文）正文字?jǐn)?shù)不少于 1 萬字（不包括圖紙、程序清單等），文科類論文正文字?jǐn)?shù)不 少于 萬字。 作者簽名： 日期： 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）授權(quán)使用說明 本論文（設(shè)計(jì)）作者完全了解 **學(xué)院有關(guān)保留、使用畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的規(guī)定，學(xué)校有權(quán)保留論文（設(shè)計(jì)）并向相關(guān)部門送交論文（設(shè)計(jì)）的電子版和紙質(zhì)版。雖然這些算子計(jì)算簡單、速度較快，但存在對噪聲干擾敏感，得到孤立或分小段連續(xù)邊緣像素，重疊相鄰細(xì)胞邊緣等缺陷，而利用最佳閥值分割和輪廓提取相結(jié)合的方法進(jìn)行邊緣檢測 ， 通過迭代算法求得圖像分割的最佳閾值，再利用輪廓提取算法，挖去細(xì)胞內(nèi)部像素點(diǎn)，最后剩余部分圖像就是細(xì)胞的邊 緣 ，改變了傳統(tǒng)邊緣檢測算法的處理順序， 通過MATLAB 編程實(shí)現(xiàn)后， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明能有效抑制噪聲干擾影響， 同時(shí)能夠客觀河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） II 地、正確地選取邊緣檢測的門限值， 從而進(jìn)行精確的細(xì)胞邊緣檢測。在識(shí)別癌細(xì)胞時(shí)，需要做出定量的結(jié)果，人眼很難準(zhǔn)確的完成這類工作，而利用計(jì)算機(jī)圖像處理完成顯微圖像的分析和識(shí)別已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展?，F(xiàn)在大多數(shù)癌癥病例確診的時(shí)候已經(jīng)屬于晚期，失去了治愈的最佳時(shí)機(jī)，因此進(jìn)行準(zhǔn)確的早期診斷和治療已成為迫切需要解決的問題。癌癥的治療取決于對他早期的診斷，早期是治療癌癥的最佳時(shí)期。 數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，運(yùn)用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理和分析，并進(jìn)一步完成癌細(xì)胞的檢測與識(shí)別，能有效的協(xié)助醫(yī)生對腫瘤癌癥做出診斷。經(jīng)典的邊緣檢測算子如 Sobel 算子， Laplacian 算子等利用圖像的每個(gè)像素鄰域內(nèi)灰度的變化來檢測邊緣。對本論文（設(shè)計(jì)）的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中作了明確說明并表示謝意。保密的論文（設(shè)計(jì)）在解密后適用本規(guī)定。圖表整潔，布局合理，文字注釋必河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） VII 須使用工程字書寫，不準(zhǔn)用徒手畫 3）畢業(yè)論文須用 A4 單面打印，論文 50 頁以上的雙面打印 4）圖表應(yīng)繪制于無格子的頁面上 5）軟件工程類課題應(yīng)有程序清單，并提供電子文檔 1）設(shè)計(jì)（論 文） 2）附件：按照任務(wù)書、開題報(bào)告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）次序裝訂 3）其它 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） VIII 目 錄 前 言 ................................................................................................... 1 第 1 章 圖像處理基礎(chǔ) ......................................................................... 3 167。 鄰域平均濾波 ................................................................... 6 167。 Robert 算子 ...................................................................... 10 167。 Canny 算子 ..................................................................... 11 167。 腐蝕算法 ................................................................................ 15 集合論方法的理論基礎(chǔ) ................................................... 15 圖像的腐蝕 ....................................................................... 16 167。 實(shí)例結(jié)果 ................................................................................ 22 結(jié) 論 ................................................................................................. 25 參考文獻(xiàn) .