按照例子的顺序学习方法，遇到新的函数会以加粗格式显示

*partical。hdev：Measurement of small particles

图片为医学颗粒成像，这里的图像处理主要是为了把颗粒的位置信息确定下来，如图，大颗粒很好确认，但是小颗粒的位置信息比较模糊，需要后续操作来提取：

先提取大颗粒然后提取出小颗粒的候选位置

dev_update_off()

dev_close_window()

dev_open_window(.......)

set_display_font(....)

read_image(..)

dev_display(...)

display message

....

stop()

threshold(Image,Large,110,255)

1   dilation_circle(Large,LargeDilation,7.5)

以圆形为模板，对large图像进行膨胀运算，7.5指的是模板半径

。。。

是指显示和画图参数，对LargeDilation图像进行红色填充式的显示margin

。。。

stop()

2   complement(LargeDilation, NotLarge)

对膨胀过后的region进行求补集运算，得到整个原图中除去大颗粒区域以外的区域NotLarge

reduce_domain(Image,NotLarge,ParticlesRed)

减少操作区域，从Image中剪掉NotLarge区域以外的区域，保存为ParticlesRed

mean_image(ParticlesRed, Mean, 31,31)

按照模板的平均值来对输入图像进行平滑，保存在输出图像中

3   dyn_threshold(ParticlesRed, Mean, SmallRaw, 3,' light')图片阈值分割

使用Mean这个threshold(Mean是上述NotLarge也就是说小颗粒所在的区域ParticlesRed 的平均值)对图像ParticlesRed(未经过均值处理的NotLarge区域)进行筛选，3是Offset，选择light格式，规则如下：

original=go，threshold=gt(这里指的是Mean)

Light： go>=gt+offset

dark:    go<=gt-offset

equal:  gt-offset<=go<=gt+offset

not_equal:   gogt+offset

此处的筛选，是为了得到小颗粒区域中，比平均值大的区域(可能是小颗粒的存在)

opening_circle(SmallRaw, Small, 2.5)

对得到的SmallRaw进行圆模板开运算

connection(Small, SmallConnection)

...

显示控制信息

。。。

stop()

接下来从这些候选位置中，人工确认小颗粒

dev_set_color('green')

dev_display(Image)

dev_set_draw('margin')

dev_display(SmallConnection)

Button:=1

while(Button==1)

disp_message(WindowID,['左键选择对象，右键退出.' ], 'image',5,5,'black','true')

dev_set_color('green')

get_mbutton(WindowID, Row,Column,Button)

接受图像上面的鼠标操作，并根据鼠标输入进行下一步处理

dev_display(Image)

dev_set_color('red ')

select_region_point(SmallConnection, SmallSingle, Row, Column)

这里是根据Row和Column来Choose all regions containing a given pixel.并保存到           SmallSingle中

dev_display(SmallSingle)

count_obj(SmallSingle,NumSingle)

if(NumSingle==1)

intensity(SmallSingle,Image,MeanGray,DeviationGray)

计算输入图像Image中指定region(这里是指SmallSingle)的均值和方差

area_center(SmallSingle,Area,Row,Column)

disp_message......

endif

endwhile

dev_set_line_width(1)

dev_update_on()

总结：

例子主要运用求补集complement和图片阈值分割法dyn_threshold来筛选出小颗粒可能存在的位置，最后通过人工判断来使用鼠标控制结果。

二，算法的改进

目的主要是为了避免后期人工识别，采用面积筛选法和满水填充法对候选区域进行自动识别的尝试

未完成候补：