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牛乳体细胞图像分割算法是基于图像处理的体细胞自动分析、计数系统的关键部分,对提高牛乳质量检测和奶牛乳腺炎诊断的效率和准确性具有重要意义。为此,主要研究了彩色图像分割、牛乳体细胞图像分割、堆积细胞分离及计数等内容。分析研究了国内外细胞分割理论方法及应用现状,阐述了图像预处理、彩色空间转换、数学形态学原理、图像融合技术等基本理论方法。以实现快速而准确的牛乳体细胞图像分割为目标,研究了具有通用性的彩色图像分割方法。鉴于3维彩色空间的图像分割方法运算量大、速度慢、不利于实时应用,而基于1维或2维空间的分割方法准确度不高,提出了基于数学形态学及融合技术的2维彩色图像分割方法WHF2D,该方法将数学形态学的分水岭算法分别应用到RG、RB、GB 3个2维空间实施图像分割,再将这3个分割结果利用信息融合技术结合在一起,实现了对彩色图像的分割。经测试、评价,该方法比3维空间分割方法WH3D平均快10倍,而WHF2D与WH3D分割正确率无显著差异。在WHF2D方法的实现过程中,提出了基于对比度的彩色空间定量评价与选择方法,提出了分水岭算法中结合局部及全局信息的聚合函数,提出了基于类间方差最大化准则的分割有效性定量评价方法,并研究了基于分裂合并的图像信息融合技术。根据牛乳体细胞图像特征,将WHF2D分割方法应用于牛乳体细胞图像分割,能够合理地将细胞质、细胞核从复杂背景中提取。对K-means、FCM及WHF2D 3种方法的分割正确率进行了分析比较,表明WHF2D方法更有效,从而形成了牛乳体细胞分割的策略。分离堆积细胞是个难点,在细胞分割、提取的基础上,利用扣除背景后的二值图像的距离图,应用数学形态学的重构变换及分水岭算法实现了堆积细胞的分离。利用所形成的不同连通区域,结合牛乳体细胞计数准则,实现了细胞计数。