骨髓细胞图像分割方法研究

【摘要】：在白血病自动诊断过程中,骨髓细胞分割是一个非常重要的环节,分割结果的好坏直接关系到后续识别的效果。由于骨髓细胞图像的多样性和复杂性,目前还没有一种完全通用的分割方法可以实现对所有骨髓细胞图像的正确分割。无论采用哪种分割算法,总会产生重叠、粘连的现象,因此,迫切需要提出一种切实可行的方法来解决这一难题。 本文对骨髓涂片中白血病细胞的图像分割进行了研究。论文主要工作如下： 本文阐述了该领域的国内外研究现状,介绍了基于区域分割、基于边缘分割和基于特定理论分割等几种常用的分割算法,并进行了比较分析,指出了它们的优缺点 在骨髓图像预处理方面,针对白血病细胞图像中复杂的块状背景噪声现象,提出了用双边滤波与OTSU法相结合确定阈值的图像预处理方法,代替了传统的使用中值滤波图像预处理。 在骨髓细胞图像分割方面,提出了一种基于能量投影的小波变换分割方法。该方法首先基于能量投影对图像进行非均匀分块,并利用小波提取图像特征,采用改进FCM算法对特征向量进行聚类,从而实现有效的图像分割。 在解决粘连细胞分离的问题时,提出了基于数学形态学的分割方法。该算法根据领域像素点传递的最短距离信息来计算像素点距最近背景像素点间的最短距离,利用一种链表结构来存储像素点的距离更新信息,并且采用了矩阵迭代实现距离变换。利用分水岭算法找到粘连细胞的分离点,从分离点开始,利用数学形态学中的膨胀,进行八邻域填充,能快速的恢复原细胞区域,精确的找到分离点。 最后,通过实验,验证了以上方法的可行性。