基于形态学和区域融合的巨噬细胞图像分割算法研究的中期报告.docx

基于形态学和区域融合的巨噬细胞图像分割算法研究的中期报告
中文摘要：
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术在诊断、药物研发、药物治疗监控等医疗领域得到广泛应用。其中，针对生物医学图像的分割具有特殊的意义，因为它对于诊断和治疗具有重要的作用。巨噬细胞是一种重要的免疫细胞，为了对巨噬细胞进行快速准确的分析和实现自动化计数，本文提出了一种基于形态学开操作和区域融合的巨噬细胞图像分割算法。该算法首先使用开操作减少噪声和增强巨噬细胞的边缘。然后，通过基于颜色和纹理的区域生长方法分割出所有候选区域。最后，使用区域融合技术优化分割结果，消除重叠和缩小分割误差。
实验结果表明，提出的算法可以快速准确地分割出图像中的巨噬细胞，与现有的方法相比，最大的优势是减少了分割误差并提高了分割精度，可以更好地实现自动化计数。
英文摘要：
Withthecontinuousdevelopmentofcomputervisiontechnology,imagesegmentationtechnologyhasbeenwidelyusedinmedicalfieldssuchasdiagnosis,drugdevelopment,anddrugtreatmentmonitoring.Amongthem,segmentationofbiomedicalimageshasaspecialsignificancebecauseitplaysanimportantroleindiagnosisandtreatment.Macrophagesareanimportanttypeofimmunecells.Inordertoperformfastandaccurateanalysisandachieveautomaticcountingofmacrophages,thispaperproposesamacrophageimagesegmentationalgorithmbasedonmorphologicalopeningandregionfusion.Thealgorithmfirstusesopeningoperationstoreducenoiseandenhancetheedgesofmacrophages.Then,allcandidateregionsaresegmentedusingcolor-andtexture-basedregiongrowingmethods.Finally,regionfusiontechnologyisusedtooptimizethesegmentationresults,eliminateoverlap,andreducesegmentationerrors.
Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanaccuratelyandquicklysegmentmacrophagesinimages.Comparedwithexistingmethods,thebiggestadvantageisthatitreducessegmentationerrorsandimprovessegmentationaccuracy,whichcanbetterachieveautomaticcounting.