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在体外抗病毒试验中,需要对感染病毒的体外活细胞进行精确计数。传统的检测抗病毒药物指标的方法的计数准确度不是很高。随着图像处理技术的发展,图像处理在医学领域应用越来越广泛,本文用图像处理技术实现贴壁细胞图像的分割。针对贴壁细胞图像中部分细胞壁有断裂、与细胞内部对比度不明显以及大小形状各异的特点,比较研究了三种方法,分析它们在贴壁细胞图像分割中的作用。(1)本文对细胞图像运用于区域生长法分割然后运用形态学闭运算,得到了较好的二值图像,从而说明区域生长法比较适合于贴壁细胞图像的分割。(2)本文介绍了几种参数化活动轮廓模型(Kass模型、Baloon模型、GVF模型),讨论了它们的机理和优缺点,最后通过实验和理论推导得到参数化活动轮廓不适合本课题中整幅细胞图像分割的结论。(3)本文介绍了几何化活动轮廓的原理与优缺点,并把一种基于Mumford函数与Level set的几何化活动轮廓模型应用到细胞图像分割中。在几何化活动轮廓模型的应用中,本文先运用Gabor滤波算法对图像进行不同方向的增强,在不同方向增强细胞边界,削弱细胞内部信息,然后通过图像融合的方法得到细胞边界得到了增强、内部多余信息得到削弱的细胞图像,最后应用基于能量的几何化活动轮廓模型,取得较好的分割效果。区域生长法在贴壁细胞图像的分割中快速高效。参数化活动轮廓不适于整幅图像的分割,但是适用于图像中单个细胞的分割。几何化活动轮廓相比传统的边缘检测有较强的抗噪声能力,并且能自动拓扑变形,适用于贴壁细胞图像的分割。