基于数学形态学随机性方法的细胞图像颗粒分析.pdf

第卷第期内蒙古师范大学学报自然科学汉文版．．年月．基于数学形态学随机性方法的细胞图像颗粒分析姜红军。郑毅海鹰。平子良。．内蒙古师范大学科学技术史研究院。内蒙古呼和浩特．复旦大学信息科学与工程学院．上海；．内蒙古师范大学物理与电子信息学院．内蒙古呼和浩特‘摘要：介绍了一种显微颗粒图像目标物体特征的提取方法．该方法通过形态分析的方法引入形态学协方差．建立随机过程与形态学序列变换的联系进而提取显微颗粒图像目标物体的特征信息．将该方法应用于医学细胞显微图像分析．有效地得出了细胞的粒度、分布属性及方向形态特征结果表明．该方法是一种有效的细胞显微图像特征提取方法．关键词：数学形态学；细胞图像；颗粒分析中图分类号：文献标志码：文章编号：一一随着计算机技术和信息处理理论的发展计算机辅助诊断在临床上的应用不断深入．借助计算机强大的数据处理能力通过计算机辅助诊断对大量的细胞涂片或组织切片进行初选再由经验丰富的病理专家解读分析及时做出诊断为临床疾病诊断提供可靠的量化依据．细胞图像分析的最终目的是为医务人员提供可靠的、量化的细胞特征描述．传统的细胞特征提取方法首先要从图像背景中分割出细胞图像然后将重叠细胞分开以显示细胞的实际尺寸再对细胞图像逐个进行形态特征测量提取．但是细胞图像分割结果会带来特征测量误差而且目前图像分割技术本身仍是图像处理领域的一个难题．本文介绍了一种无需对显微颗粒图像进行分割的目标物体形态特征提取方法并将该方法应用于实际医学细胞显微图像的颗粒分析．数学形态学及其运算数学形态学是空间结构分析和图像处理的强有力工具其基本思想是将图像看成是点的集合然后利用结构元素对图像进行位移、交和并等集合运算构成形态学的各种处理算法．结构元素也是由点的集合构成相当于一种“探针”．将结构元素在图像中连续移动便可考察出图像各个部分之间的关系．不同点的结构元素可用来检测图像不同侧面的特征