【摘要】： 尿沉渣顯微鏡檢查是臨床檢驗(yàn)和診斷鑒別的重要方法,采用人工鏡檢的傳統(tǒng)方式存在勞動(dòng)強(qiáng)度大,容易引入誤差等缺點(diǎn),而且所看到的圖像無(wú)法變換、處理,難以遠(yuǎn)距離傳輸,也不能進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的定量分析,不能方便的存取,而基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的尿沉渣圖像分析和處理,能極大地提高臨床檢驗(yàn)的效率,降低臨床的勞動(dòng)強(qiáng)度外,而且還對(duì)醫(yī)院的信息化、疾病診斷判別的標(biāo)準(zhǔn)化提供有益的幫助。本文的主要任務(wù)就是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)尿沉渣有形成分的自動(dòng)識(shí)別算法進(jìn)行研究。 本論文主要包括以下幾方面的內(nèi)容:在分割方面,根據(jù)尿沉渣顯微圖像對(duì)象多、背景復(fù)雜等特點(diǎn),在對(duì)圖像分割方法進(jìn)行分析、比較的基礎(chǔ)上,選擇了對(duì)尿沉渣有形成分的分割較好的、基于Canny算子的尿沉渣圖像分割方法,針對(duì)Canny算子檢測(cè)尿沉渣圖像的過(guò)程中存在雙閾值的選取不能自適應(yīng)、檢測(cè)出的邊緣不閉合等不足,本文對(duì)Canny算法進(jìn)行了改進(jìn),先對(duì)經(jīng)過(guò)非最大值抑制后得到的候選邊緣點(diǎn)用一個(gè)小的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行一次形態(tài)學(xué)膨脹,為提取閉合的邊緣打下基礎(chǔ),然后提出了利用梯度圖像的最高梯度來(lái)確定高閾值和利用梯度圖像的局部梯度信息來(lái)確定低閾值的方法,該雙閾值的選取方法自適應(yīng)性強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的Canny算子能夠自動(dòng)地分割尿沉渣圖像,分割精度高,抗噪聲干擾性強(qiáng)。由于分割出來(lái)的二值圖像往往會(huì)存在有形成分粘連的情況,會(huì)影響尿沉渣有形成分的特征提取與識(shí)別,本文采用基于鏈碼差的方法來(lái)分割粘連細(xì)胞,實(shí)驗(yàn)表明該方法取得了很好的效果。在特征提取方面,為了盡可能完整地描述物體,本文在九個(gè)形態(tài)學(xué)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)參數(shù)對(duì)尿沉渣有形成分進(jìn)行特征描述的基礎(chǔ)上,從紋理學(xué)方面提取出能量、倒差、熵、慣量、絕對(duì)值五個(gè)參數(shù),為尿沉渣有形成分自動(dòng)識(shí)別奠定了良好的基礎(chǔ)。在識(shí)別方面,本文采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)尿沉渣有形成分進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別率較高。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP391.41;R445

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 楊雪琴;圖像模式的形態(tài)和紋理特征研究及其在尿沉渣有形成分識(shí)別中的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2010年

2 金偉;基于云計(jì)算的數(shù)字圖像處理平臺(tái)[D];浙江大學(xué);2011年

3 李阿瓊;粘連血細(xì)胞圖像的分割與識(shí)別方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

4 孫會(huì);顯微圖像全息識(shí)別方法的研究及應(yīng)用[D];濟(jì)南大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2745570