数字图像处理大作业-课程设计-红细胞数目检测ppt课件

.,1,主题：红细胞数目检测,组员：陈宏尘游晓康陈林禾张红双,.,2,主要内容,现实意义设计步骤算法分析实例分析,.,3,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。,.,4,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,.,5,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）,.,6,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。,.,7,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connectedcomponents的，简言之，就是黑背景下面有多少白的块（连通组件？真别扭），反正就是从黑背景甄别白块块的。就这么理解吧。,.,8,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】);,.,9,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】);,.,10,第三步：进行二值化图像Image_BW_medfilt=medfilt2(Image_BW,1313);figure,imshow(Image_BW_medfilt);title(【中值滤波后的二值化图像】);,.,11,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】);,.,12,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_Image_BW);title(【优化后二值化图象取反】);,.,13,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】);,.,14,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(【开运算后的图像】);,.,15,第八步：开始计算细胞数LabelNumber=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fori=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=rc;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-