【正文】 Geometric operation。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。) subplot(2,2,3) ims how(BW1)。 % 邊緣檢測 %=====傳統(tǒng)的邊緣檢測方法 ======% I=uint8(I)。 n0=n0+1。 % 生成方差為 10 的白噪聲 I=b+N。 (4)BW=edge(I,‘log’ ,thresh,sigma)， 用 sigma指定標(biāo)準(zhǔn)偏差。其中，腐蝕具有消除物體邊界點(diǎn)的作用。 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(cuò)誤分割的圖像像素點(diǎn)降到最少。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 )。 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。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。 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(dòng)識別和理解圖像。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。圖像處理格式也有很多種，如 JPEG、 GIF、 BMP 等。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。而在自然情況下，計(jì)算機(jī)是不能直接處理圖像的。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。 腐蝕算法 ................................................................................ 15 集合論方法的理論基礎(chǔ) ................................................... 15 圖像的腐蝕 ....................................................................... 16 167。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。 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)胞的檢測與識別，能有效的協(xié)助醫(yī)生對腫瘤癌癥做出診斷。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。 中值濾波 ........................................................................... 7 第 2 章 邊緣檢測 ................................................................................. 9 167。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。 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。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。近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中受到越來越多的重視。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。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。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。方向的一階差分。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。迭代過程的控制通?？煞譃閮煞N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 。 (a) S 包含于 X（ included in） 對于 S 中所有元素 ( , )SxSy ，都有 ( , )Sx Sy X? ，則稱 S 包含于 X,及 SX? 。 }Bs b b B?? 公式 （ 37） 則腐蝕的運(yùn)算定義 { 。,39。 % 最小的灰度 T=(z0+z1)/2。 TT=(T0+T1)/2。log39。New algorithm39。當(dāng)自己懷著忐忑不安的心情完成這篇畢業(yè)論文的時(shí)候 ， 自己也從當(dāng)年的懵懂孩子變成了一個(gè)成熟青年 ， 回想自己的十幾年的求學(xué)生涯 ， 實(shí)屬不容易。 Image transformation。 Linear filter and filter design。如果原圖中有一點(diǎn)為黑，且它的 8 個(gè)相鄰點(diǎn)都是黑色時(shí)， 判定該點(diǎn)是圖像的內(nèi)部點(diǎn)，將該點(diǎn)置刪除標(biāo)記。Original39。 % 閾值分割后的圖像求反，便于用腐蝕算法求邊緣 se1=strel(39。 allow=。 blood = imread(fill)。 1)soble：缺省值 ,用導(dǎo)數(shù)的 Sobel近似值檢 測邊緣 ,梯度最大點(diǎn)返回邊緣 。 輪廓提取 經(jīng)過圖像分割后，原圖像變成二值圖像，圖像輪廓提取算法就變得非常簡單。我們不妨假設(shè)第 1 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u1，第 2 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u 2， 第 3 個(gè)月時(shí)兔子的只數(shù)為 u 3， …… 根據(jù)題意， “這種兔子從出生的下一個(gè)月開始，每月新生一只兔子 ”，則有 u1=1， u2=u1+u11=2 ， u3=u2+u21=4 ， ?? 公式 （ 31） 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 14 根據(jù)這個(gè)規(guī)律，可以歸納出下面的遞推公式： un=un12(n≥2) 公式 （ 32） 對應(yīng) un 和 un1 ，定義兩個(gè)迭代變量 y 和 x ，可將上面的遞推公式轉(zhuǎn)換成如下迭代關(guān)系： y=x*2 x=y 讓計(jì)算機(jī)對這個(gè)迭代關(guān)系重復(fù)執(zhí)行 11 次，就可以算出第 12 個(gè)月時(shí)的兔子數(shù)。 迭代算法 概述 迭代算法是用計(jì)算機(jī)解決問題的一種基本方法。采用 Prewitt 算子不僅能檢測邊緣點(diǎn)，而且能抑制噪 聲的影響。經(jīng)典的邊緣提取方法是考察圖像的每個(gè)像素在某個(gè)區(qū)域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律，用簡單的方法檢測邊緣，這種方法稱為邊緣檢測局部算子法。中值濾波首先是被應(yīng)用在一維信號處理技術(shù)（時(shí)間序列分析）中，后來被二維圖像信號處理技術(shù)所引用，在一定條件下可以克服線性濾波器如最小均方濾波，均值濾波等帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊，對濾波脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。由于人眼對綠色最為敏感，紅色次之，對藍(lán)色的敏感性最低，因此使 RW GW BW 。在圖像預(yù)處理中，輸入和輸出都是圖像，只是經(jīng)過預(yù)處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到一定程度的改善，可達(dá)到改善圖像的視覺效果或者更便于計(jì)算機(jī)對圖像分析、處理、 理解和識別等處理的目的。利用這些變換的性質(zhì)和特點(diǎn)，將圖像轉(zhuǎn)換到頻域中進(jìn)行處理。 細(xì)胞邊緣的檢測是進(jìn)行細(xì)胞面積圓度個(gè)數(shù)和顏色等形態(tài)及色度學(xué)的計(jì)算和分析的基礎(chǔ)，其檢測結(jié)果直接影響病情的分析和診斷結(jié)果。例如， Kraef SK 對血液病理圖像和骨髓腫瘤病理圖像中的癌細(xì)胞的發(fā)現(xiàn)和檢測分析進(jìn)行 了研究。 Laplacian 算子 ................................................................. 11 167。學(xué)?？梢怨颊撐模ㄔO(shè)計(jì)）的全部或部分內(nèi)容。河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） I 癌細(xì)胞邊緣檢測（基于迭代算法和腐蝕算法的輪廓提?。? 摘 要 提起癌癥很多人都會(huì)感到恐懼，癌癥是當(dāng)今世界上最常見的致命疾病之一，世界上每年都有很多人死于癌癥，并且發(fā)病率仍在逐年上升。有權(quán)將論文（設(shè)計(jì)）用于非贏利目的的少量復(fù)制并允許論文（設(shè)計(jì)）進(jìn)入學(xué)校圖書館被查閱。 Krisch 算子 ...................................................................... 10 167。對于其它一些可制作病理涂片的腫瘤，國內(nèi)外都有一些腫瘤細(xì)胞檢測發(fā)現(xiàn)與分析進(jìn)行了研究。 針對這些情況，如果能設(shè)計(jì)一套切實(shí)可行的算法，通過對細(xì)胞的邊緣檢測，這里主要采用基于迭代算法和腐蝕算法的邊緣檢測，然后把細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征，以及色度特征同時(shí)用于癌細(xì)胞的識別，提高癌細(xì)胞診斷的準(zhǔn)確性，將對癌細(xì)胞的前期診斷和治療起到很大的幫助。因此 ，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、離散余弦變換、小波變換等。該階段的準(zhǔn)備工作在圖像分析和識別中通常叫做預(yù)處理，包括灰度變換和增強(qiáng)、噪聲的去除、幾何畸變的校正等等。 RW 、 GW 、 BW 取不同的值，將成不同的灰度圖像。它對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。 圖像的邊緣是由灰度不連續(xù)性所反映的。 Sobel 算子和 Prewitt 算子 為在檢測邊緣的同時(shí)減少噪聲的影響， Prewitt 從加大邊緣檢測算子的模板大小出發(fā)，由 2 2 擴(kuò)大到 3 3 來計(jì)算差分算子，如圖 21(a) 所示。 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 13 第 3章 基于迭代算法和腐蝕算法的輪廓提取 167。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個(gè)月時(shí)，該飼養(yǎng)場共有兔子多少只 ? 分析：這是一個(gè)典型的遞推問題。其表達(dá)式如下： { ( , ) | | }X S x y S xy X? ? ? ? 公式 （ 36） 同樣 將算法具體總結(jié)為： (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 0， 結(jié)果圖 像的該像素為 0，否則為 1 以 3 ? 3 結(jié)構(gòu)元素 S、 7? 7 的目標(biāo)圖像 X 為例，算法如圖 22（像素點(diǎn)集合以矩形代替）： 圖 32 腐蝕和膨脹的運(yùn)算示意圖 167。 (1)BW=edge(I,‘method’ ） ， 返回與 I 大小一樣的二進(jìn)制圖像 BW， 其中元素 1 表示的是邊緣上的點(diǎn) ， 0 表示 非邊緣點(diǎn) 。 if isequal([filename,pathname],[0,0]) 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 19 return else fill = fullfile(pathname,filename)。 n1=0。 % 閾值分割的圖像 end end end 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 21 SI=1Seg。title(39。二值圖像輪廓提取算法就是掏空內(nèi)部點(diǎn)。 我要感謝我的母 校 ——河南科技 大學(xué)，是母校給我們提供了優(yōu)良的學(xué)習(xí)環(huán)境；另外，我還要感謝那些曾給我授過課的每一位老師，是你們教會(huì)我專業(yè)知識 ；還有那些每天和我一起上課，一起上自習(xí)，一起打球的同學(xué)