基于自适应滤波与智能算法的视网膜细胞计数研究

发布时间：2021-11-29 04:28

　　细胞作为生命物体构成的基础单元,它的作用不言而喻。为了深入了解细胞,细胞技术应运而生。细胞技术采用的是细胞的显微图像,因此细胞的显微图像处理与分析成了研究生命科学领域中一种不可缺少的技术,占有着举足轻重的地位。随着科学技术的发展以及显微技术日渐成熟,我们取得的生物微观数据也越来越丰富。然而要准确研究分析这些数据,对于当代生命科学领域和计算机领域人员而言是一项充满挑战的任务。经过多位专家研究发现,通过计算范围内细胞的数量可得知该生命体此部位健康与否。因此细胞计数也成为了研究细胞图像的一项重要方法。本文针对显微图像处理领域的细胞进行检测计数,其目标是暗视野下猫视网膜高密度细胞。论文的主要内容如下:针对高密度的视网膜细胞的图像特点（细胞中间有暗区、四周高亮）,我们先在频域上进行一次滤波即二维离散傅里叶高斯高通滤波,对图像进行增强锐化处理;再采用两种新型滤波—阈值划分自适应模糊增强滤波、阈值划分自适应抑制性梯度滤波,将细胞中心暗区变为高亮区域,同时降低其余部分的亮度。以此来对细胞进行有效滤波。在细胞分割方面,本文采用的是基于智能算法的极大值处理。在现有的极值处理中,往常均是采用固定的选取范围进... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１?（ａ）?（ｂ）为原始视网膜细胞数据图；（ｃ）?（ｄ）为视网膜细胞数据分层介绍图；??（ｅ）?（ｆ）为所需计数的ＭＡＳＫ图像；（ｇ）?（ｈ）为分割出的所需计数的外膜层??本文通过自动分割的方法提取出我们所需的视网膜外膜层（ＯＮＬ），如图２－１?（ｅ）??（ｆ）和（ｇ）?（ｈ）图所示，自动分割采用的是阈值分割、开闭运算以及空洞填充等方??

图２－２?（ａ）为细胞数据原图；?（ｂ）为（ａ）中红框内的局部放大图??

图３－２?（ａ）为第一组数据原图；（ｂ）为第一组数据傅里叶高斯高通滤波结果；??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3525842