白细胞自动分割算法开题报告

1. 研究目的与意义

白细胞显微图像在临床诊断中有着重要意义，特别是对各种血液病的诊断有很大价值。

白细胞显微图像的自动识别，可以将人们从繁琐耗时的工作中解脱出来，同时减少人为因素引起的误差，提高识别率。

其中，白细胞的自动检出是十分重要的第一步，其主要任务是：定位各个白细胞在显微图像中的位置，并依次取出各个白细胞区域，以便实现进一步的针对性处理，为医生正确的诊断和治疗提供客观依据。

2. 课题关键问题和重难点

课题问题图像分割是实现自动图像分析时首先要完成的操作,它是根据图像的某些特征或特征集合相似性准则,对图像象素进行分组聚类,把图像平面划分为一系列有意义的区域，是其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少,同时又保留有关图像结构特征的信息。

分割的精确程度是至关重要的,也是整个白细胞识别的重点。

分割效果的好坏直接影响到后续的图像处理和识别。

3. 国内外研究现状（文献综述）

1引言 图像分割是根据图像的某些特征或特征相似的集合，对图像进行分组聚类，把图像分成若干个特定的，有意义的区域并提取出感兴趣的目标技术和过程。

它使图像高级处理阶段的图像分析和图像识别等处理过程的数据量大大减少，并保留图像结构的重要信息。

细胞分割的精度对细胞分割有重要作用，它的好坏直接影响细胞分析。

4. 研究方案

本毕业设计的主要内容为实现对血细胞图片中的白细胞进行自动分割，要求提取出精确的细胞、细胞核区域轮廓。

所用方法要求对原始图像光照不平衡、背景噪声、白细胞干扰等进行处理优化，以保证自动分割。

采用技术路线为通过hsv颜色模型，结合局部阈值分割与形态学操作实现分割。

5. 工作计划

2022.1.12022.1.31：了解局部阈值分割算法、HSV颜色模型，了解色调H、饱和度S、明度V，完成翻译2022.2.12022.2.28：了解OpenCV和VS2022开发环境2022.3.12022.3.31：实现细胞核自动分割2022.4.12022.4.30：实现细胞自动分割2022.5.12022.5.31：完善实验，验证精度2022.6.12022.6.30：攥写毕业论文，完成答辩