基于MATLAB分水岭算法的粘连细胞图像自动分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了粘连细胞图像的自动分割，核心包括图像预处理、距离变换、标记提取及分水岭算法，有效分离重叠细胞目标，适用于生物医学图像分析。

详 情 说 明

基于分水岭算法的粘连细胞图像自动分割系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了基于分水岭算法的粘连细胞图像自动分割系统。该系统专为处理显微镜下的粘连细胞图像设计，通过图像预处理、距离变换、标记提取和改进的分水岭变换等一系列处理步骤，有效分离相互粘连的细胞目标。系统支持批量处理模式，能够自动提取单个细胞的形态学参数，并提供直观的可视化分析结果，为生物医学图像分析提供可靠的定量化工具。

功能特性

• 全自动分割流程：集成图像预处理、分割算法和后处理优化完整流程
• 改进的分水岭算法：采用标记控制的分水岭变换，有效避免传统分水岭算法的过分割问题
• 批量处理能力：支持多张图像依次自动处理，提高分析效率
• 形态参数量化：自动计算每个细胞的面积、周长、质心坐标等关键形态学指标
• 多格式输出：生成标签图像、统计表格和可视化报告等多种结果形式
• 参数可调节：提供关键处理参数的可选设置，适应不同图像质量需求

使用方法

1. 准备图像数据：将待处理的细胞图像（TIFF/PNG/JPG格式）放置在指定文件夹
2. 设置处理参数（可选）：根据需要调整预处理参数、最小细胞尺寸阈值等
3. 运行主程序：执行主处理脚本，系统将自动完成所有处理步骤
4. 查看结果：在输出文件夹中查看分割结果图像、统计表格和可视化报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、批量处理循环控制、完整的图像预处理流水线（含去噪与对比度增强）、距离变换计算与局部极值检测、基于标记提取的分水岭变换执行、分割结果的后处理优化与误差校正、多模态输出生成（标签图像、统计表格、可视化图表）以及用户交互界面与进度提示功能。