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1、主要内容现实意义设计步骤算法分析实例分析第1页/共17页现实意义细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用，可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数，如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目，同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果，根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗，是具有极其重要的现实作用的。第2页/共17页设计步骤：1、读入红细胞图片2、中值滤波3、闭运算4、开运算5、贴标签6、得到细胞个数第3页/共17页算法分析（1）中值滤波 利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自
2、适应化。而且中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。能更好的区别开每一个红细胞。（2）开运算先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。（消除细胞碎片）第4页/共17页算法分析（3）闭运算 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细 小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。第5页/共17页算法分析（3）贴标签 bwlabel函数是用来标记二维的二值图像中的connected components的，简言之，就是黑背景下面有多少白的块（连通组件？真别扭），
3、反正就是从黑背景甄别白块块的。就这么理解吧。第6页/共17页实例分析：第一步：读取原图，并显示Image=imread(红细胞5.jpg);figure,imshow(Image);title(【原图】);第7页/共17页第二步：进行二值化 Theshold=graythresh(Image);%取得图象的全局域值Image_BW=im2bw(Image,Theshold);%二值化图象figure,imshow(Image_BW);title(【初次二值化图像】);第8页/共17页第三步：进行二值化图像Image_BW_medfilt=medfilt2(Image_BW,13 13);fig
4、ure,imshow(Image_BW_medfilt);title(【中值滤波后的二值化图像】);第9页/共17页第四步：通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果Optimized_Image_BW=Image_BW_medfilt|Image_BW;figure,imshow(Optimized_Image_BW);title(【进行“或”运算优化图像效果】);第10页/共17页第五步：优化后二值化图象取反,保证:1为白色,0为黑色Reverse_Image_BW=Optimized_Image_BW;figure,imshow(Reverse_Imag
5、e_BW);title(【优化后二值化图象取反】);第11页/共17页第六步：闭运算，填充二进制图像的背景色，去掉细胞内的黑色空隙Filled_Image_BW=bwfill(Reverse_Image_BW,holes);figure,imshow(Filled_Image_BW);title(【已填充背景色的二进制图像】);第12页/共17页第七步：对图像进行开运算，去掉细胞与细胞之间相粘连的部分SE=strel(disk,4);Open_Image_BW=imopen(Filled_Image_BW,SE);figure,imshow(Open_Image_BW);title(【开运算后
6、的图像】);第13页/共17页第八步：开始计算细胞数Label Number=bwlabel(Open_Image_BW,8)%初步取得细胞个数Array=bwlabel(Open_Image_BW,8);%取得贴标签处理后的图像Sum=;%依次统计贴标签后数组for i=1:Numberr,c=find(Array=i);%获取相同标签号的位置，将位置信息存入r,crc=r c;Num=length(rc);%取得vc数组的元素的个数Sum(i)=Num;%将元素个数存入Sum数组endSumN=0;-假如Sum数组中的元素大于了1500，表示有两个细胞相连，像素点较多，即分为两个细胞数-for i=1:length(Sum)if(Sum(i)1500N=N+1;endendNumber=Number+N%-统计最终细胞数第14页/共17页第九步：最终检测结果 第15页/共17页谢谢观看第16页/共17页感谢您的观看。第17页/共17页