【正文】 ............................................................................................ 26 致 謝 ................................................................................................. 28 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 1 前 言 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，對顯微鏡下細(xì)胞形態(tài)的自動圖像識別、細(xì)胞形態(tài)的檢測及細(xì)胞的邊緣檢測是醫(yī)學(xué)檢測中的一個(gè)重要部分，很多疾病的診治主要依靠醫(yī)學(xué)專家觀察標(biāo)本中細(xì)胞的形態(tài)、色度對細(xì)胞進(jìn)行識別和分類。 國內(nèi)外都有一些利用邊緣檢測診斷癌細(xì)胞如肺中的癌細(xì)胞的研究，在腫瘤細(xì)胞識別方面較成功的是 Autpap 和 Pap,但這種技術(shù)目前只能局限于宮頸等圖片。Weyn B 采用小波變換描述細(xì)胞核結(jié)構(gòu)，對乳腺癌細(xì)胞的檢測診斷與分級進(jìn)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(shí)用價(jià)值。對于胃腸道腫瘤組織細(xì)胞的自動識別也有相關(guān)報(bào)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(tuán)，并且肺癌細(xì)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(gè)像素鄰域內(nèi)灰度的變化來檢測邊緣。而在自然情況下，計(jì)算機(jī)是不能直接處理圖像的。坐標(biāo)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(gè)方面：圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)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(jì)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(jìn)行數(shù)字濾波處理）。圖像復(fù)原要求對圖像質(zhì)量降低的原因有一定的了解，一般講應(yīng)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(fù)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(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)，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(shí)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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 量的實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用多種處理方法，在選擇、比較的過程中，觀察實(shí)驗(yàn)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(gè)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(dāng) GW =、 RW = 、BW = 時(shí)，得到的灰度圖像效果最好。所以需要采用一種濾波技術(shù)，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(diǎn)集用 A表示，點(diǎn)集 A 中像素個(gè)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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 應(yīng)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(gè)窗口 W 在圖像上掃描，把 W 包含的像素點(diǎn)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(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理有兩個(gè)目的：產(chǎn)生更適合人類觀察和識別的圖像；希望能由計(jì)算機(jī)自動識別和理解圖像。 圖像的特征是指圖像場中可用作標(biāo)志的屬性，它可以分為圖像的統(tǒng)計(jì)特征和圖像的視覺特征兩 類。它存在于目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)、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(chǔ)，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(gè)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(jì)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(biāo)的輸入圖像，平方根運(yùn)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(yīng)的模板如圖 12 所示，它是一個(gè)與方向無關(guān)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(shí)質(zhì)是用一個(gè)準(zhǔn)高斯函數(shù)做平滑運(yùn)算，然后以帶方向的一階微分算子定位導(dǎo)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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 12 器具有空間平穩(wěn)性，空間位置誤差??；然后采用無方向的 Laplacian 算子運(yùn)算后，再用提取零交叉點(diǎn)的算法進(jìn)行邊緣檢測，其精度明 顯提高。它利用計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度快、適合做重復(fù)性操作的特點(diǎn)，讓計(jì)算機(jī)對一組指令 (或一定步驟 )進(jìn)行重復(fù)執(zhí)行，在每次執(zhí)行這組指令 (或這些步驟 )時(shí)，都從變量的原值推出它的一個(gè)新值。所謂迭代關(guān)系式，指如何從變量的前一個(gè)值推出其下一個(gè)值的公式 (或關(guān)系 )。不能讓迭代過程無休止地重復(fù)執(zhí)行下去。對于后一種情況，需要進(jìn)一步分析出用來結(jié)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(gè)近似 閾 值作為估計(jì)值的初始值，然后進(jìn)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(diǎn)降到最少。 腐蝕算法 集合論方法的 理論基礎(chǔ) 將目標(biāo)圖像 X 和結(jié)構(gòu)元素 S 看做兩個(gè)像素點(diǎn)集合，可以看到圖 31 所示的兩種基本關(guān)系。其表達(dá)式如下： { ( , ) | }X S x y Sxy X? ? ? 公式 （ 35） 可以將算法具體總結(jié)為三點(diǎn)： (1)用 3 ? 3 的結(jié)構(gòu)元素，掃描圖像的每一個(gè)像素； (2)用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與” 操作； (3)如果都為 1， 結(jié)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(diǎn)。其中，腐蝕具有消除物體邊界點(diǎn)的作用。其數(shù)學(xué)表示如下 { 。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 18 第 4章 程序分析 167。 2)prewitt：用導(dǎo)數(shù)的 Prewitt近似值檢測邊緣 ， 梯度最大點(diǎn)返回邊緣 ； 3)roberts：用導(dǎo)數(shù)的 Roberts近似值檢測邊緣 ， 梯度最大點(diǎn)返回邊緣 ； 4)loG：使用高斯濾波器的拉普拉斯運(yùn)算對 I進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)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(jì)算。經(jīng)過這樣的算法處理后，最后一幅圖像留下的點(diǎn)即是圖像的輪廓，也就實(shí)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(gè)像素，具有較高的定位精度。試驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法檢測到的細(xì)胞邊緣寬度僅為一個(gè)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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 參考文獻(xiàn) [1]胡文錦 .圖像邊緣檢測方法研究 .計(jì)算機(jī)工程， 20xx， 12（ 1）， 112114. 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