【正文】 ............................................................................................ 26 致 謝 ................................................................................................. 28 河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 1 前 言 隨著計算機技術的不斷發(fā)展，對顯微鏡下細胞形態(tài)的自動圖像識別、細胞形態(tài)的檢測及細胞的邊緣檢測是醫(yī)學檢測中的一個重要部分，很多疾病的診治主要依靠醫(yī)學專家觀察標本中細胞的形態(tài)、色度對細胞進行識別和分類。 國內(nèi)外都有一些利用邊緣檢測診斷癌細胞如肺中的癌細胞的研究，在腫瘤細胞識別方面較成功的是 Autpap 和 Pap,但這種技術目前只能局限于宮頸等圖片。Weyn B 采用小波變換描述細胞核結構，對乳腺癌細胞的檢測診斷與分級進行了研究。因此研究這樣的圖像檢測系統(tǒng)有著重要的理論和實用價值。對于胃腸道腫瘤組織細胞的自動識別也有相關報道。由于所使用的涂片樣本來自被檢查者的痰液，然后加以染色，和人體活檢涂片相比，痰液中有較多的雜質(zhì)和菌團，并且肺癌細胞種類不單一。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像素鄰域內(nèi)灰度的變化來檢測邊緣。而在自然情況下，計算機是不能直接處理圖像的。坐標值數(shù)字化稱為采樣，幅度值數(shù)字化稱為量化。廣義地講，數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個方面：圖像變換、圖像增強、圖像復原、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像識別等內(nèi)容。不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。圖像復原要求對圖像質(zhì)量降低的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，并采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 （ 5） 圖像識別 :圖像識別屬于模式識別 的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像采集過程中，圖像質(zhì)量會受到光照條件的影響，可能會出現(xiàn)模糊、污損、歪斜等現(xiàn)象。然而，圖像處理的效果評判缺乏統(tǒng)一標準，某些圖像處理方法，既帶有一定的針對性又帶有一定的局限性，對某類圖像效果較好的處理方法，未必適于另一種圖像，因此，在實際中要找到某種有效的圖像處理方法常常需要做大河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 5 量的實驗，運用多種處理方法，在選擇、比較的過程中，觀察實驗效果，從中找出最適合的處理方法。圖像處理格式也有很多種，如 JPEG、 GIF、 BMP 等。目前常用的數(shù)據(jù)量化精度是把 R 、 G 、 B 三原色分別量化為 0~255 共 256 個等級。 (2)平均值法：使轉(zhuǎn)化后 R、 G、 B 的值為轉(zhuǎn)化前 R、 G、 B 的平均值，即： )(31 GBRBGR ?????? 公式 (12) 這種方法產(chǎn)生的灰度圖像比較柔和。一般情況下，當 GW =、 RW = 、BW = 時，得到的灰度圖像效果最好。所以需要采用一種濾波技術，濾除不需要的噪聲，保留圖像中的邊緣信息。 令被研究像素的灰度值為 F(j,k)，以其為中心，窗口像素組成的點集用 A表示，點集 A 中像素個數(shù)用 L 表示，經(jīng)鄰域平均法濾波后，像素 F(j,k)的對河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 7 應的輸出為： ??? Ayx yxFLkjG ),( ),(1),( 公式 (14) 即為窗口像素的平均值，用它代替 F(j,k)原來的灰度值。 167。 中值濾波原理非常簡單：用一個窗口 W 在圖像上掃描，把 W 包含的像素點的灰度值按照升序或降序排列，取灰度值居中的像素灰度值為窗口中心像素的灰度值，便完成了中值濾 波。 邊緣檢測概述 利用計算機進行圖像處理有兩個目的：產(chǎn)生更適合人類觀察和識別的圖像；希望能由計算機自動識別和理解圖像。 圖像的特征是指圖像場中可用作標志的屬性，它可以分為圖像的統(tǒng)計特征和圖像的視覺特征兩 類。它存在于目標與背景、目標與目標、區(qū)域與區(qū)域、基元與基元之間，因此，它是圖像分割所依賴的最重要的特征 ,也是紋理特征的重要信息源和形狀特征的基礎，而圖像的紋理形狀特征的提取又常常要依賴于圖 像分割。 167。對這種變化最有用的兩個特征是灰度的變化率和方向 , 它們分別以梯度向量的幅度和方向來表示。 Robert 算子 它是 2 2 算子，利用局部差分算子尋找邊緣，計算沿 45176。它是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子： 22 1 / 2( , ) { [ ( , ) ( 1 , 1 ) ][ ( , ) ( 1 , 1 ) ] }g x y f x y f x yf x y f x y? ? ? ? ?? ? ? 公式 （ 21） 其中， f(x, y) 是具有整數(shù)像素坐標的輸入圖像，平方根運算使該處理類似于在人類視覺系統(tǒng)中發(fā)生的過程。 (a)Prewitt 算子 (b)Sobel 算子 圖 21 Sobel 算子和 Prewitt 算子 167。 2 ( , ) ( 1 , ) ( 1 , ) ( , 1 )( , 1 ) 4 ( , )f x y f x y f x y f x yf x y f x y? ? ? ? ? ? ? ??? 公式 （ 22） 該算子對應的模板如圖 12 所示，它是一個與方向無關的各向同性 (旋轉(zhuǎn)軸對稱 )邊緣檢測算子。 Canny 算子 它是一階算子，其方法的實質(zhì)是用一個準高斯函數(shù)做平滑運算，然后以帶方向的一階微分算子定位導數(shù)最大值。 LoG( Laplacian of Gaussian)算子 Marr Hildreth 首先使用高斯函數(shù)對原始圖像作平滑，這是由于高斯濾波0 1 0 1 4 1 0 1 0 河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 12 器具有空間平穩(wěn)性，空間位置誤差?。蝗缓蟛捎脽o方向的 Laplacian 算子運算后，再用提取零交叉點的算法進行邊緣檢測，其精度明 顯提高。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令 (或一定步驟 )進行重復執(zhí)行，在每次執(zhí)行這組指令 (或這些步驟 )時，都從變量的原值推出它的一個新值。所謂迭代關系式，指如何從變量的前一個值推出其下一個值的公式 (或關系 )。不能讓迭代過程無休止地重復執(zhí)行下去。對于后一種情況，需要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。參考程序如下： cls x=1 for i=2 to 12 y=x*2 x=y next i print y end 167。 迭代法選取 閾 值的思想是首先選擇一個近似 閾 值作為估計值的初始值，然后進行分割，產(chǎn)生子圖像，并根據(jù)子圖像的特性來選取新的 閾 值，再用新的 閾 值分割圖像，經(jīng)過一定次數(shù)循環(huán)，使錯誤分割的圖像像素點降到最少。 腐蝕算法 集合論方法的 理論基礎 將目標圖像 X 和結構元素 S 看做兩個像素點集合，可以看到圖 31 所示的兩種基本關系。其表達式如下： { ( , ) | }X S x y Sxy X? ? ? 公式 （ 35） 可以將算法具體總結為三點： (1)用 3 ? 3 的結構元素，掃描圖像的每一個像素； (2)用結構元素與其覆蓋的二值圖像做“與” 操作； (3)如果都為 1， 結果圖 像的該像素為 1，否則為 0。二值圖像輪廓提取算法就是掏空內(nèi)部點。其中，腐蝕具有消除物體邊界點的作用。其數(shù)學表示如下 { 。 河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 18 第 4章 程序分析 167。 2)prewitt：用導數(shù)的 Prewitt近似值檢測邊緣 ， 梯度最大點返回邊緣 ； 3)roberts：用導數(shù)的 Roberts近似值檢測邊緣 ， 梯度最大點返回邊緣 ； 4)loG：使用高斯濾波器的拉普拉斯運算對 I進行濾波 ， 通過尋找 0相交檢測邊緣 ； 5)zerocross：使用指定的濾波器對 I濾波后 ， 尋找 0相交檢測邊緣。 (4)BW=edge(I,‘log’ ,thresh,sigma)， 用 sigma指定標準偏差。*.*39。選擇文件 39。 imshow(blood)。 % 生成方差為 10 的白噪聲 I=b+N。 % 求出圖像中最大的灰度 z1=min(min(I))。 n0=0。 % 新舊閾值的允許接近程度 d=abs(TTT)。 n0=n0+1。 T1=S1/n1。 end Seg=zeros(x,y)。square39。 % 邊緣檢測 %=====傳統(tǒng)的邊緣檢測方法 ======% I=uint8(I)。 BW2=edge(SI,39。 subplot(2,2,1)。) % 顯示閾值分割的圖像 subplot(2,2,2)。) subplot(2,2,3) ims how(BW1)。title(39。 (3)求出新閾值 TT = (T0+ T0)/2； (4)若 T = TT，則所得即為閾值；否則轉(zhuǎn) (2)，迭代計算。經(jīng)過這樣的算法處理后，最后一幅圖像留下的點即是圖像的輪廓，也就實現(xiàn)了圖像的邊緣檢測 ， 該方法檢測到的物體邊緣寬度僅為一個像素，具有較高的定位精度。試驗結果顯示，該方法檢測到的細胞邊緣寬度僅為一個像素，定位較精確，并且具有完整的輪廓，且邊 緣具有連續(xù)性。 河南科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 26 參考文獻 [1]胡文錦 .圖像邊緣檢測方法研究 .計算機工程， 20xx， 12（ 1）， 112114. 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