改进Canny算子在细胞图像边缘检测中的应用

通过对传统的Canny边缘检测算子进行理论和实验的研究,分析高斯平滑医学细胞图像的优劣性,以及边缘失真的问题,提出一种减少边缘失真的改进算法。实验表明,改进后的算法有比较高的信噪比,并对细胞图像有良好的边缘检测效果。

基于形态学的医学图像分割方法研究

医学细胞图像分割增强算法是医学细胞图像分析中的重要内容,首先对图像进行增强、平滑及降噪预处理,最终应用分割算法对细胞图像进行分割。本文中提出应用空间域法对医学细胞图像进行信息增强,通过高斯平滑滤波与降噪处理,得到增强细胞特征的图像。在图像分割步骤中,本文运用基于形态学与梯度计算的分水岭算法对医学细胞图像目标进行分割,得到医学细胞目标边缘。通过实验并与Canny算子进行比较,验证了本文算法的有效性。

基于图像处理的异常细胞检测方法研究

将计算机图像处理技术应用于生物医学领域,能极大地提高病患病情诊断的效率和精准性,对病患的治疗及其生活质量的提高都具有现实意义。医学细胞图像处理是一个热门且现实的课题,本文提出应用形态学开闭运算对给定的医学图像进行滤波,运用大津法对图像进行分割,通过区域生长算法实现对连通区域编号,对掩模部分限定的数据进行处理,最终得到细胞核占整体的比例,进而对异常细胞进行判定。