基于Matlab的细胞计数图像处理系统(GUI界面有报告) 【含Matlab源码 MX

本文主要是介绍基于Matlab的细胞计数图像处理系统(GUI界面有报告) 【含Matlab源码 MX_003期】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简介：

本文旨在解决生物血细胞数目统计的挑战，提出了基于图像处理的综合方案。通过MATLAB平台，我们设计并实现了一套完整的细胞图像处理与分析流程。在预处理阶段，采用图像增强和阈值分割等方法，有效地提高了细胞图像的质量。随后引入分水岭分割技术，成功地克服了细胞粘连问题，实现了细胞的准确分割。通过连通区域标记和区域属性提取，我们能够精确定位细胞并获取关键特征。

在实验评估中验证了该方案在不同细胞图像上的有效性。结果表明我们的方法在细胞定位和数量统计方面表现出色，与人工标注结果相比具有高度一致性。此外还开发了用户友好的图形界面，使用户能够方便地操作和获得统计结果。

界面图（完整代码在最后）：

算法原理：

1 图像灰度化

图像的灰度化是将彩色图像转换为黑白图像或灰度图像的过程。在灰度图像中，每个像素的值代表了其在亮度方面的强度，而不再包含颜色信息。图像灰度化的原理可以简要概括为以下几个步骤：

1）获取彩色图像：首先，从相机、文件或其他来源获取彩色图像。彩色图像通常由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种基本颜色通道构成。

2）分离颜色通道：将彩色图像分离成红色、绿色和蓝色通道。每个颜色通道代表了图像中特定颜色分量的信息。

3）计算灰度值：对于每个像素，可以通过一些加权平均的方式来计算出其灰度值。常见的方法有将红(R)、绿(G)、蓝(B)通道的值按照一定的权重相加，例如：灰度值 = 0.2989 R + 0.5870 G + 0.1140 B。这些权重是根据人眼对不同颜色敏感度来确定的，确保灰度图像在视觉上更为准确。

4）灰度图像表示：计算得到的灰度值将代表图像中每个像素的亮度强度。这些灰度值构成了灰度图像，其中较低的值表示较暗的区域，较高的值表示较亮的区域。

2 图像增强锐化

USM（Unsharp Masking）是一种常用于图像增强和锐化的技术。它利用图像的原始版本与模糊版本之间的差异来增强图像的边缘和细节。USM 锐化法的原理可以概括为以下步骤：

1）生成模糊图像：首先，通过一些模糊滤波器（例如高斯滤波器）对原始图像进行模糊处理。模糊图像会使细节变得模糊，但保留整体的结构和大致形状。

2）计算细节图像：将原始图像减去模糊图像，得到一个称为细节图像的结果。这个细节图像包含了原始图像中的细微变化，也就是边缘和纹理等细节信息。

3）增强细节图像：将细节图像进行放大，可以使用一个称为增强因子（enhancement factor）的参数来调整放大的幅度。增强因子决定了锐化效果的强度。

4）结合原始图像和增强细节图像：将原始图像与增强的细节图像相加，得到最终的锐化图像。加入细节图像的过程会使图像的边缘和细节更加突出。

3 大津阈值法

大津法是一种自适应阈值分割算法，是日本学者Ostu于1979年提出，又称类间方差阈值分割法。大津法根据图像的灰度分布将图像分为前景和背景两部分，前景是我们分割出来的部分。前景和背景的分割值就是我们要通过类间方差法求出的阈值。

4 形态学操作

形态学操作是数字图像处理中一组基于图像结构和形状的图像处理技术，主要用于图像的增强、分割、去噪和特征提取等任务。这些操作基于一些基本的形态学操作元素（结构元素），如点、线、矩形等，通过在图像上滑动这些结构元素来改变图像的形状和结构。

5 分水岭分割

由于形态学处理之后存在较多的细胞粘连，之后对于要对与图像进行分水岭分割操作将粘连的细胞分开。粘连细胞分割是图像处理中的一个任务，主要用于将图像中粘连在一起的细胞分离开来，以便对它们进行单独的分析和处理。分水岭分割是一种常用于处理这类问题的方法，它基于图像中的亮度和形状变化来将不同的细胞区域分开。

部分代码：

%%=============增强图像对比度============================== 
global I_Gauss 
global I_filter
I_Gauss = fspecial('gaussian', [12 12], 18);    %获取高斯模糊算子
I_filter = imfilter(I_gray, I_Gauss);           %获得高斯模糊图像
global I_USM 
w = 0.9;   %获取权重
I_USM = uint8((double(I_gray) - w * double(I_filter)) / (1 - w)); %获取USM锐化图像%%==========图像二值化（阈值分割）======================    
level = graythresh(I_USM);          %大津法自动寻找阈值
I_BW = imbinarize(I_USM, level);    %二值化%%==========图像形态学操作==========================
I_M2 = imclearborder(I_BW, 1);      % 清除边界，指定像素连接为2
I_BW2 = bwareaopen(I_M2, 5);        % 用开运算在二值图中删除小元素，限制5以下
I_BW2 = 1 - I_BW2;                  % 二值图的反向，让血细胞区域标记为1
I_fill = imfill(I_BW2, 'holes');    % 图像形态学孔洞填充%%=================分水岭算法分割粘连细胞=========================
D = -bwdist(~I_fill);               % 计算元素间的距离
mask = imextendedmin(D, 2);         % 该函数获取灰度图像D的局部最小值，其中2为阈值
D2 = imimposemin(D, mask);          % 使用形态重构修改强度图像D，使得它在mask非零的地方只有
Ld = watershed(D2);                 % 计算一个标签矩阵, 用于识别输入矩阵A的汇水区域.
Water_splited = I_fill;             % 将之前形态学计算结果引入
Water_splited(Ld == 0) = 0;         % 识别标签矩阵中像素为0的区域
I_water = Water_splited;            % 分水岭分割结果存入
I_water = bwareaopen(I_water, 50);  % 最后再用形态学开操作进行完善