用matlab对细胞分割

clear; close all; %------------------ %程序中定义图像变量说明 %Image->原图变量; %Image_BW->二值化图象; %Image_BW_medfilt->中值滤波后的二值化图像; %Optimized_Image_BW-〉通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果； %Reverse_Image_BW-〉优化后二值化图象取反； %Filled_Image_BW-〉已填充背景色的二进制图像； %Open_Image_BW-〉开运算后的图像。 %------------------ %-------------------------------------- %-------图片前期处理------------------- %-------------------------------------- %第一步：读取原图,并显示 % Image= imread('22.jpg'); %Image=rgb2gray(a); %figure,imshow(Image); %title('原图'); %第二步：进行二值化 Theshold = graythresh(Image);%取得图象的全局域值 Image_BW = im2bw(Image,Theshold);%二值化图象 figure,imshow(Image_BW); title('初次二值化图像'); %第三步二值化图像进行 Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); %figure,imshow(Image_BW_medfilt); %title('中值滤波后的二值化图像'); %第四步：通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果 Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('进行“或”运算优化图像效果'); %第五步：优化后二值化图象取反，保证：‘1’-〉‘白色’，‘0’-〉‘黑色’ %方便下面的操作 Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW; figure,imshow(Reverse_Image_BW); title('优化后二值化图象取反'); %第六步：填充二进制图像的背景色，去掉细胞内的黑色空隙 Filled_Image_BW = bwfill(Reverse_Image_BW,'holes'); figure, imshow(Filled_Image_BW); title('已填充背景色的二进制图像'); %第七步：对图像进行开运算，去掉细胞与细胞之间相粘连的部分 SE = strel('disk',4); Open_Image_BW = imopen(Filled_Image_BW,SE); figure, imshow(Open_Image_BW); title('开运算后的图像'); %----------------------------------------------- %-------------开始计算细胞数-------------------- %----------------------------------------------- [Label Number]=bwlabel(Open_Image_BW,8)%初步取得细胞个数 Array = bwlabel(Open_Image_BW,8);%取得贴标签处理后的图像 Sum = []; %依次统计贴标签后数组 for i=1:Number [r,c] = find(Array==i);%获取相同标签号的位置，将位置信息存入[r,c] rc = [r c]; Num = length(rc);%取得vc数组的元素的个数 Sum([i])=Num;%将元素个数存入Sum数组 end Sum N = 0; %假如Sum数组中的元素大于了1500，表示有两个细胞相连，像素点较多，即分为两个细胞数 for i=1:length(Sum) if(Sum([i])) > 1500 N = N+1; end end %------------------------------------------- %------------------统计最终细胞数----------- %------------------------------------------- Number = Number+N