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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

显微细胞是构成人体的重要组成部分， 广泛存在于人体的血液、体液、尿液等样本中。显微细胞主要包括红细胞、白细胞、上皮细胞、管型、结晶等， 其结构、形态、数量的变化都将影响人体机能的正常运行， 危害人体健康。显微细胞检测是医院的一项重要的细胞检测手段，它主要是通过在显微镜下观察显微细胞的数目、形态、大小等特征来判定人体的身体健康状况。 而目前，医学上大多采用传统的人工检测手段，此方法存在许多弊端： 观测时间较长， 容易产生视觉疲劳； 仪器、采样等容易引起噪声污染及模糊图像； 重复性差， 难于标准化， 不利于临床动态观察。这些弊端的存在使得医学诊断的准确性受影响，因此人工镜检已经很难适应医院大批量的现代化检测要求。 随着计算机技术的进步，数字图像处理技术也得到很大的发展。基于机器视觉的显微细胞图像有形成分自动识别技术不断完善， 医学上逐步利用计算机的高效率、高准确性特点， 将医学工作和计算机视觉手段结合起来， 用于自动诊断与识别。其中图像分割在整个显微细胞有形成分自动识别中极为关键。 由于显微细胞图像本身的成分特点以及在采集过程中各方面的影响， 获取的图像容易混入噪声， 造成细胞显微图像光照不均、对比度低， 这给显微细胞有形成分的分割带来了一定的难度。本文就是通过对显微细胞图像的一些预处理；通过传统的均值滤波，高斯滤波，中值滤波，同态滤波以及基于局部回归的噪声去除算法的对比，进行噪声滤除；光照非均匀性补偿处理；最后基于图像局部统计信息计算分割阈值，通过形态学提取图像边界。通过本次的研究设计，可以让我对数字图像处理有一个更好的了解和学习的过程，同时能够更好的掌握和运用matlab在图像处理方面的实践应用。本次研究不仅能够使我在知识层面上有一个提升，更能对我的实践能力，分析能力方面有一个促进，对我以后的学习，工作都有一定的铺垫。

国内外研究现状

显微细胞图像有形成分自动识别与分析系统的研究一直是国内外研究学者关注的热点。国外的发达国家，早在20世纪60,70年代就已经在医学显微细胞图像自动分析系统的研究上进行了相当多的工作，并且获得诸多成果。

国外在分割与识别方面，j.mchassery在80年代后期注意到白细胞的局部颜色相似性与形态特征，用区域生长的方法分割了骨髓细胞，取得了较好的效果。in hae kwak 等人采用像素亮度比较对比度和荧光显微镜图像，通过拟合相衬和荧光之间的相关性强度的一个物理模型，得到基因不同层次明确的估计表达在细胞或群集。t.markiewicz t 等人利用彩色图像分割方法结合形态学与svm策略对组织学切片细胞进行分割，最后利用人工神经网络算法实现了细胞识别。sedat nazlibilek等人剔除了一种对白细胞进行识别、计数并分类的检测系统，它能自动计数白细胞，确认其尺寸并准确分类。

与西方发达国家相比，国内医学视觉自动监测分析的研究起步较晚，整体水平较低。在分割与识别方面，胡树煜通过研究医学上的粘连细胞分割问题，提出来一种自适应阈值调整的细胞分割方法，这种方法是自动调整阈值来区分黏连部位像素而重新划分像素，成功分割了黏连细胞区域。张聪主要研究了红细胞的识别系统，采用直方图阈值处理技术和分水岭算法成功实现了红细胞图像的分割，再利用孔洞填充，修正和膨胀腐蚀操作实现了细胞特征的提取。刘金梅等人运用形态学运算的图像预处理算法结合改进的分割算法在活体神经元细胞灰度图像的目标区域实现了精确地提取。

2. 研究的基本内容

1、显微图像分割背景知识掌握；

2、图像预处理；

3、通过传统的均值滤波，高斯滤波，中值滤波，同态滤波进行噪声滤除；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

1、在图书馆或网络上查阅关于图像分割的相关资料，了解该项目的研究价值。

2、通过查阅的资料确定研究算法主要方向及算法的可行性。

4. 参考文献

1、漆鹏杰，刘秀波，仲兆准.显微细胞图像有形成分分割方法研究[j].微型机与应用，2015，34(17):39-42.

2、徐佳.现代医学细胞显微图像分割改进算法[a].计算机与现代化,2014,02.021:1006-2475.

3、胡树煜.医学图像中粘连细胞分割方法研究[j].计算机仿真，2013,29(2):260-262.