红细胞识别matlab,图像处理—红细胞计数(Matlab).doc

图像处理—红细胞计数(Matlab)

红细胞计数

处理过程

使用全局阈值二值化图像，仅使白细胞可以在二值图像中显示；

调整二值化图像阈值，使白细胞和红细胞都可在二值图像中显示出来；

将两图像进行减操作，从第二幅图像中去除白细胞；

对去除白细胞的二值图像进行中值滤波，删除小面积对象，填充空洞等操作；

标记最后所得二值图像中的连通区域，并获取区域个数。

处理结果

最后结果为101。

处理效果不太理想。

程序清单

clear;

close all;

Image = imread('123.jpg');

subplot(3,2,1);

imshow(Image);

title('原图');

Image=rgb2gray(Image);%取灰度图像

subplot(3,2,2);

imshow(Image);

title('灰度图');

Theshold = graythresh(Image);%取得图象的全局域值

Image_BW = im2bw(Image,1.3*Theshold);%二值化图象

I=im2bw(Image,Theshold);

Reverse_Image_BW22=~Image_BW;%反相

subplot(3,2,3);

imshow(Image_BW);

title('初次二值化图像');

%Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]);%中值滤波

Image_BW_medfilt=bwareaopen(Reverse_Image_BW22,50,4);

subplot(3,2,4);

imshow(~Image_BW_medfilt);

title('删除小面积对象后的二值化图像');

Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt;

I1=~Reverse_Image_BW-~I;

I2=imfill(I1,'holes');

subplot(3,2,5);

imshow(I);

title('白细胞');

I3=imclearborder(I2);

[Label, Number1]=bwlabel(I3,8);

Number1

subplot(3,2,6);imshow(~I1);title('相减图像');

I4=bwareaopen(I1,100,4);

I5=imfill(I4,'holes');

figure;

subplot(221);imshow(~I4);title('删除小面积对象');

subplot(222);imshow(~I5);title('空洞填充');

[Label, Number2]=bwlabel(I5,8);

Number2

I6=medfilt2(I5,[10 10]);

subplot(223);imshow(~I6);title('中值滤波后图像')

I7=bwareaopen(I6,100,4);

subplot(224);imshow(~I7);title('第三次删除小面积对象')

[Label, Number3]=bwlabel(I7,8);

Number3

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