细胞图像处理大作业

实验课程：数字图像处理实验名称：实验地点：计算机中心学生姓名：学 号：指导教师：实验时间：

实验报告

骨髓细胞计数 405

年 月

一、实验要求：

将被染成紫色的白细胞从较暗的红细胞和背景中分割出来，去除细胞粘连，用数字图像处理技术实现图像中紫色细胞的自动计数。 二、实验过程

1、对原图像进行预处理

（1）由于源图像是彩色图像，为了便于进行仿真实验，在进行处理之前需要将彩色图像转换为灰度图像。用到的函数为rgb2gray

（2）获取图像的全局阈值并将图像二值化，以方便后面实验中对图像进行形态学修饰的进行

（3）在图像获取过程中，由于热传输等影响，会产生高斯噪声，较适合采用中值滤波的方法进

行去噪处理。因为，中值滤波的方法能够较好的保护细胞的边缘信息，满足本实验的需求；

（4）删除小面积图像

（5）对图像进行开闭运算。开和闭这两种运算可以除去比结构元素小的特定图像细节，同时保证不产生全局几何失真。开运算可以把比结构元素小的突刺滤掉，切断细长搭接而起到分离作用；闭运算可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间隔而起到连接作用。 （6）对图像进行孔洞填充， （7）开闭运算会留下一些偏离的孤立像素，使用bwareaopen来移除少于特定像素个数的斑点。BW2= bwareaopen(BW,P)从二值图像中移除所以少于P像素值的连通块，得到另外的二值图像BW3。 实验图片显示如下：

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2、分割计数

本次实验采用分水岭法对进行过预处理的图像进行分割和计数，最后计数得紫色细胞个数为35

三、实验心得体会

通过这学期的学习，我获益匪浅，学到了很多有趣的知识，知道了什么是灰度图，二值化，阈值，分水岭等很多有趣的图像处理方法，知道了怎么使用matlab帮助查找自己不会的函数，也成功的自己独立完成了细胞的计数。这门课也激起了我对图像处理的兴趣，课程结束后也会继续学习更多的函数知识，不会停止这方面的学习。

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四、源代码

Image = imread('b1.bmp'); subplot(321); imshow(Image); title('原图'); Image=rgb2gray(Image); subplot(322); imshow(Image); title('灰度图');

Theshold = graythresh(Image); BW = im2bw(Image,1.3*Theshold);

subplot(323),imshow(BW); title('二值化图像'); BW1= medfilt2(BW,[13 13]); BW1=bwareaopen(BW,50,4) subplot(3,2,4); imshow(BW1);

title('删除小面积后图像'); se=strel('disk',5); fo=imopen(BW1,se); foc=imclose(fo,se) subplot(3,2,5); imshow(foc);

title('开闭运算后图像'); BW2=imfill(foc,'holes'); subplot(3,2,6); imshow(BW2);

title('孔洞填充后图像'); BW3=bwareaopen(BW2,20); D=bwdist(~BW3); D=-D;

D(~BW3)=-Inf; L=watershed(D);

rgb=label2rgb(L,'jet');

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figure; imshow(rgb,[]);

title('分水岭分割计算后图像'); number=max(max(L))-1; number

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方法一源程序：

A=imread('y1.bmp'); B=rgb2gray(A);

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];

J1=conv2(B,h,'same'); K1=medfilt2(J1,[3 3]);¨ BW=edge(K1,'canny');

SE= strel('line',11,90); BW1=imdilate(BW,SE);

BW2=bwmorph(BW1,'thin',Inf);

[H, theta, rho] = hough(BW2, 'ThetaResolution', 0.2);

subplot(221),imshow(H, [], 'XData', theta, 'YData', rho, 'InitialMagnification', 'fit')

axis on, axis normal

xlabel('\\theta'), ylabel('\\rho') , peaks = houghpeaks(H, 5); hold on

plot(theta(peaks(:, 2)), rho(peaks(:, 1)), ... 'linestyle', 'none', 'marker', 's', 'color', 'w'); lines = houghlines(BW2, theta, rho, peaks); subplot(222),imshow(BW2), hold on for k = 1:length(lines)

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xy = [lines(k).point1 ; lines(k).point2];

plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 4, 'Color', [.8 .8 .8]); end

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/fovo.html