【導(dǎo)讀】療取決于對(duì)他早期的診斷，早期是治療癌癥的最佳時(shí)期?，F(xiàn)在大多數(shù)癌癥病。診斷和治療已成為迫切需要解決的問(wèn)題。使用效率，從而對(duì)癌細(xì)胞進(jìn)行更加準(zhǔn)確的識(shí)別。這對(duì)醫(yī)學(xué)科研與教學(xué)，以及。臨床診斷方面有著現(xiàn)實(shí)的意義和廣闊的前景。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。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)圖像研究者對(duì)癌細(xì)胞的檢測(cè)識(shí)別提出了很。多理論和方法，對(duì)癌細(xì)胞的診斷具有十分重要的意義和實(shí)踐價(jià)值。算和分析的基礎(chǔ)，其檢測(cè)結(jié)果直接影響病情的分析和診斷結(jié)果。雖然這些算子計(jì)算簡(jiǎn)單、速度較快，但存在對(duì)噪聲干擾。地、正確地選取邊緣檢測(cè)的門(mén)限值，從而進(jìn)行精確的細(xì)胞邊緣檢測(cè)。

　　

【正文】 ===傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法 ======% I=uint8(I)。 BW1=edge(SI,39。sobel39。, )。 BW2=edge(SI,39。log39。, )。 %===========圖象顯示 ==========% figure(1)。 subplot(2,2,1)。 imshow(I)。title(39。Original39。) % 顯示閾值分割的圖像 subplot(2,2,2)。 imshow(BW2)。title(39。Soble39。) subplot(2,2,3) ims how(BW1)。title(39。GaussLaplace39。) subplot(2,2,4) imshow(BW)。title(39。New algorithm39。) % 顯示新算法的邊緣圖像 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(lái)選取新的閾值，再用新的閾值分割圖像，經(jīng)過(guò)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。一般情況下 圖像灰度值取 256 級(jí)， T 表示 閾 值，算法步驟如下： (1)令初始閾值 T = (z0+z1)/2；式中， z0， z1 分別表示圖像中的最大和最小灰度值； (2)根據(jù)閾值 T 將圖像分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值T0 和 T1； 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 22 ( , )( , )( , ) ( , )0 ( , )I i j TI i j TI i j N i jT N i j?????? 公式 （ 41） ( , )( , )( , ) ( , )1 ( , )I i j TI i j TI i j N i jT N i j?????? 公式 （ 42） 式中 ： (, )Ii 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 。 (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(guò)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(jiǎn)單。二值圖像輪廓提取算法就是掏空內(nèi)部點(diǎn)。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。經(jīng)過(guò)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(cè) ， 該方法檢測(cè)到的物體邊緣寬度僅為一個(gè)像素，具有較高的定位精度。 167。 實(shí)例結(jié)果 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(cè)， 通過(guò)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 。 圖 44 和 48 是最佳閥值分割和輪廓提取相結(jié)合法邊緣檢測(cè)圖像。試驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法檢測(cè)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。 效果圖： 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 圖 41 原細(xì)胞圖像 Original 圖 42 Sobel 算子邊緣檢測(cè) 圖 43 GaussLaplace 算子邊緣檢測(cè) 圖 44 新算法邊緣檢測(cè) 圖 45 原細(xì)胞圖像 Original 圖 46 Sobel 算子邊緣檢測(cè) 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 圖 47 GaussLaplace 算子邊緣檢測(cè) 圖 48 新算法邊緣檢測(cè) 河南科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 結(jié) 論 本文探討了利用迭代法求圖像分割最 佳閥值和運(yùn)用腐蝕算法實(shí)現(xiàn)輪廓提取相結(jié)合的邊緣檢測(cè)算法，并且用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)了細(xì)胞真實(shí)邊緣檢測(cè)實(shí)例， 并 和傳統(tǒng)算子邊緣檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較 。 利用迭代法求圖像分割最佳閥值和利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕算法實(shí)現(xiàn)輪廓提取相結(jié)合的邊緣檢測(cè)算法， 先 通過(guò)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(cè)算法的處理順序 具有較強(qiáng)的抗噪聲能力 ， 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(cè)的門(mén)限值， 從而進(jìn)行精確的細(xì)胞邊緣檢測(cè)。 試驗(yàn)結(jié)果表明它具有以下優(yōu)點(diǎn) ： (1) 避免了噪聲影響范圍的擴(kuò)大； (2) 檢測(cè)邊緣具有連續(xù)性； (3) 邊緣定位精確，只有一個(gè)像素的寬度； (4) 即使細(xì)胞邊緣模糊，也能通過(guò)閥值分割得到增強(qiáng)，通過(guò)腐蝕算法可靠的提取邊緣。 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(cè)方法研究 .計(jì)算機(jī)工程， 20xx， 12（ 1）， 112114. 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MATLAB is not only a kind of direct, efficient puter language, and at the same time, a scientific puting platform, it for data analysis and data visua lization, algorithm and application development to provide the most core of math and advanced graphics tools. According to provide it with the more than 500 math and engineering function, engineering and technical personnel and scientific workers can integrated environment of developing or programming to plete their calculation. MATLAB software has very strong openness and adapt to sex. Keep the kernel in under the condition of invariable, MATLAB is in view of the different application subject of launch corresponding Toolbox (Toolbox), has now launched image processing Toolbox, signal processing Toolbox, wavelet Toolbox, neural work Toolbox and munication tools box, etc multiple disciplines special kit, which would place of different subjects research work. MATLAB image processing kit is by a series of support image processing function from the position, the support of the image processing operation: geometric operation area of operation and operation。 Linear filter and filter design。 Transform (DCT transform)。 Image analysis and strengthened。 Binary image manipulation, etc. Image processing tool kit function, the function can be divided into the following categories: image display。 Image file input and output。 Geometric operation。 P ixels statistics。 Image analysis and strengthened。 Image filtering。 Sex 2 d filter design。 Image transformation。 F ields and piece of operation。 Binary image operation。 Color mapping and color space trans