MATLAB在細(xì)胞圖像分割與計(jì)數(shù)方面的應(yīng)用_第1頁(yè)
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1、方法三大津閾值法大津閾值法步驟1.用閾值t 將像素劃分為兩類C1和C2步驟2.計(jì)算背景和目標(biāo)的出現(xiàn)概率步驟3.計(jì)算A和B兩個(gè)區(qū)域的類間方差 Matlab中提供了計(jì)算最大類間方差閾值分割的閾值函數(shù)graythresh 語(yǔ)句格式：level=graythresh(I)i=imread(bai.jpg); %讀入細(xì)胞圖片im2=imadjust(i,.3 .3 0;.7 .7 1,); %圖像預(yù)處理，亮度調(diào)節(jié)im1=rgb2gray(im2); %將圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖 level=graythresh(im1); %大津閾值分割BW=im2bw(im1,level); %將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像總程序

2、如下：se=strel(line,1,90);se1=strel(line,1,0);BW1=imdilate(BW,se); %對(duì)圖像進(jìn)行膨脹操作BW2=imerode(BW1,se1); %再對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作BW3=bwareaopen(BW2,90);BW3=BW3;BW4=bwareaopen(BW3,50);BW4=BW4; %以上部分是對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，將面積小的噪聲去掉 k=bwlabel(BW4); %圖像邊緣提取a=max(max(k) %細(xì)胞計(jì)數(shù)BW5=i; for i=1:3; BW5(:,:,i)=BW5(:,:,i).*uint8(BW4);end%以上部分是大津閾值分割后圖像與原圖像彩色相乘，使效果更清晰imshow(BW5); %顯示分割后再填充顏色的最終效果圖 原圖像 VS imadjust語(yǔ)句調(diào)亮后圖像 用rgb2gray轉(zhuǎn)為灰度圖像 再用histeq增強(qiáng)對(duì)比度 大津閾值法： level=graythresh(im) BW=im2bw(im,level) 得到二值圖像只膨脹操作只腐蝕操作先膨脹后腐蝕bwarea

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