微循环为生物体提供了主要的物质交换场所,在生物体生命活动过程中起着极其重要的作用。研究微循环中血液的流动情况,提取、分析血液流动特性在揭示生物体某些生理机制、检测、分析和判断病情等方面有重要的应用前景,是医学领域、计算机视觉和图像处理等领域研究的核心问题之一。目前,随着计算机处理速度的极大提高,利用计算机来完成对图像信息的处理和分析工作,实现计算机对目标的识别和跟踪的功能,不但对生物体无创伤,而且可以加快数据的处理速度。因此,利用机器视觉及图像处理技术实现对微循环中血液流动特性的提取,在生物科学、医学诊断等方面均会有较为重要的意义。微循环中血液流动的跟踪是获取血液流动特性各项参数的重要环节,然而在序列图像中自动跟踪红细胞的运动非常困难,主要原因有:红细胞自身的形态具有可变性和呼吸运动以及其他外界因素引起的血管抖动。由于血液在微循环流动过程中红细胞、白细胞和血小板等其它微粒常常相互碰撞粘连在一起,以细胞团的形式流动。因此,本文采用一种基于序列图像的微循环中血液流动特性获取的方法。结合机器视觉与电子显微技术获取微循环血液流动的显微图像,运用数字图像处理技术对采集的序列图像信息进行分析处理,利用灰度直方图和人机交互的阈值测试的方法提取细胞团,并采用不断更新模板的方法实时跟踪,采用形心法确定目标红细胞团的形心坐标,进而检测血液的流速。对图像的格式转换、阈值分割、跟踪、提取数据等操作利用软件编程实现。本文的这种方法能够较好的实现血液流动各项参数的提取,为生物医学领域提供了一种新的研究方法。