細胞作為生命物體構(gòu)成的基礎(chǔ)單元,它的作用不言而喻。為了深入了解細胞,細胞技術(shù)應(yīng)運而生。細胞技術(shù)采用的是細胞的顯微圖像,因此細胞的顯微圖像處理與分析成了研究生命科學(xué)領(lǐng)域中一種不可缺少的技術(shù),占有著舉足輕重的地位。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及顯微技術(shù)日漸成熟,我們?nèi)〉玫纳镂⒂^數(shù)據(jù)也越來越豐富。然而要準(zhǔn)確研究分析這些數(shù)據(jù),對于當(dāng)代生命科學(xué)領(lǐng)域和計算機領(lǐng)域人員而言是一項充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。經(jīng)過多位專家研究發(fā)現(xiàn),通過計算范圍內(nèi)細胞的數(shù)量可得知該生命體此部位健康與否。因此細胞計數(shù)也成為了研究細胞圖像的一項重要方法。本文針對顯微圖像處理領(lǐng)域的細胞進行檢測計數(shù),其目標(biāo)是暗視野下貓視網(wǎng)膜高密度細胞。論文的主要內(nèi)容如下:針對高密度的視網(wǎng)膜細胞的圖像特點（細胞中間有暗區(qū)、四周高亮）,我們先在頻域上進行一次濾波即二維離散傅里葉高斯高通濾波,對圖像進行增強銳化處理;再采用兩種新型濾波—閾值劃分自適應(yīng)模糊增強濾波、閾值劃分自適應(yīng)抑制性梯度濾波,將細胞中心暗區(qū)變?yōu)楦吡羺^(qū)域,同時降低其余部分的亮度。以此來對細胞進行有效濾波。在細胞分割方面,本文采用的是基于智能算法的極大值處理。在現(xiàn)有的極值處理中,往常均是采用固定的選取范圍進... 

【文章來源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１?（ａ）?（ｂ）為原始視網(wǎng)膜細胞數(shù)據(jù)圖；（ｃ）?（ｄ）為視網(wǎng)膜細胞數(shù)據(jù)分層介紹圖；??（ｅ）?（ｆ）為所需計數(shù)的ＭＡＳＫ圖像；（ｇ）?（ｈ）為分割出的所需計數(shù)的外膜層??本文通過自動分割的方法提取出我們所需的視網(wǎng)膜外膜層（ＯＮＬ），如圖２－１?（ｅ）??（ｆ）和（ｇ）?（ｈ）圖所示，自動分割采用的是閾值分割、開閉運算以及空洞填充等方??

圖２－２?（ａ）為細胞數(shù)據(jù)原圖；?（ｂ）為（ａ）中紅框內(nèi)的局部放大圖??

圖３－２?（ａ）為第一組數(shù)據(jù)原圖；（ｂ）為第一組數(shù)據(jù)傅里葉高斯高通濾波結(jié)果；??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3525842