1、信号与信息处理专业毕业论文 精品论文 基于数学形态学的医学图像处理研究关键词：数学形态学 医学图像处理 免疫组化染色 彩色显微图像 细胞图像 图像分割摘要：通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点
2、应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割
3、具有良好的分割效果。正文内容通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R
4、分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算
5、机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像
6、和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准
7、确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞
8、图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先
9、，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。
10、实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像
11、进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要
12、的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度
13、学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用
14、计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用
15、 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于
16、阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像
17、进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来
18、增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效
19、果。通过显微镜来分析免疫组化染色结果在临床诊断中占有重要的地位，但人为的主观性判断影响分析结果的准确性。随着计算机技术的发展，计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。用计算机对免疫组化细胞图像进行定量分析，辅助医生做出快速准确的判断在医学疾病诊断上有重要应用前景。本论文针对免疫组化细胞图像的特点，着重于阳性和阴性目标区域的分割提取，并对其进行定量分析。 首先，本文对形态学图像处理基本理论进行了概述，针对彩色显微图像的特点应用形态学方法来增强图像的对比度。然后，进行彩色图像颜色空间转换，对图像进行色度学分析。研究表明阳性细胞图像的每一个像素的 R 分量大于 B 分量；阴性
20、细胞图像的每一个像素的 R 分量小于 B 分量。由此色度学准则对免疫组化细胞图像进行粗分割，得到含有阳性细胞图像和阴性细胞图像。其次，详细对医学图像分割进行了概述，介绍了多种分割方法。本文应用 C-均值聚类分割方法对粗分割后的阳性细胞图像和阴性细胞图像进行分割，得到阳性细胞图像和阴性细胞图像。最后，对阳性细胞图像和阴性细胞图像进行形态学滤波处理后，提取细胞的个数、面积等特征信息。 实验表明，本文所采用的 C-均值聚类分割算法对免疫组化图像的分割具有良好的分割效果。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/
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