41513096 唐冉 matlab 图像处理大作业实验报告
细胞分割及计数内容简介
计算机技术在医学领域得到了广泛应用，特别是各种图像处理方法在医学图像的分割、
识别、定量分析中成为了临床辅助诊断和医学研究的重要工具。在生物医学图像研究中，对
细胞的识别、分类、自动测量是经常进行的工作。
要将细胞识别出来，重要的处理有两步：先将待分析的细胞从图中提取出来，然后将粘连的
细胞切割成单个细胞。此次实践中，第一步采用的分割方法是基于灰度图像的阈值分割法，
第二步采用的是开运算和分水岭分割。然后采用二值图像标记的方式，统计单个细胞的面积
和周长。
具体实现的步骤及部分关键代码
一． 图像预处理
（1）理论说明：使用滤波对细胞图像进行保边去噪的处理，这步的主要作用是去
除图像噪声。采用线性空域滤波，分别提取三个通道的值，做滤波操作,最后用 cat 函
数合并三个通道的值。所用模板为
𝑇
=
1
9
1
1
1
1
1
1
1
1
1
，对应的函数表达式为：
I
（
i
，
j
）
=
1
9
∗
[
𝐼
(
𝑖
―
1,𝑗
―
1
)
+
𝐼
(
𝑖
―
1,𝑗
)
+
𝐼
(
𝑖
―
1,𝑗
+
1
)
+
𝐼
(
𝑖,𝑗
―
1
)
+
𝐼
(
𝑖,𝑗
)
+
𝐼
(
𝑖,𝑗
+
1
)
+
𝐼
(
𝑖
+
1,𝑗
―
1
)
+
𝐼
(
𝑖
+
1,𝑗
)
+
𝐼
(
𝑖
+
1,𝑗
+
1
)
]
.
（2）此部分操作代码如下：
I=imread('cell.bmp');
%第一问. 分别提取三个通道的值，做滤波操作
I1=I(:,:,1);I2=I(:,:,2);I3=I(:,:,3);[m,n]=size(I2);
for i=1:m
for j=1:n
imax=min(i+1,m);jmax=min(j+1,n);imin=max(i-1,1);jmin=max(j-1,1); %防止搜索范围溢出
I1(i,j)=(I1(imin,jmin)+I1(imin,j)+I1(imin,jmax)+I1(i,jmin)+I1(i,j)+I1(i,jmax)+I1(imax,jmin)+
I1(imax,j)+I1(imax,jmax))/9;
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