基于MATLAB的粘连细胞图像分割与仿真分析工具

资 源 简 介

本项目实现了基于图像分割算法的粘连细胞自动分离系统，支持边界检测、多策略分割、效果评估和可视化功能。通过对比经典算法与批量处理能力，为生物医学图像分析提供完整的MATLAB仿真解决方案。

详 情 说 明

基于图像分割算法的粘连细胞图像自动分离系统仿真研究

项目介绍

本项目是一个面向生物医学图像分析的仿真研究系统，专注于解决细胞图像中因细胞粘连导致的自动分割难题。系统集成阈值分割、形态学操作和分水岭算法等多种经典图像处理技术，实现了从粘连细胞图像中准确提取单个细胞轮廓的功能。该系统不仅可对单张图像进行处理，还支持批量分析，并提供与国际期刊经典算法的对比实验，为细胞图像分析研究提供了一套完整的仿真与评估工具。

功能特性

• 边界检测与轮廓提取：自动识别并提取粘连细胞的精确边界。
• 多策略分割处理：针对轻度、中度及重度粘连等不同粘连程度的细胞图像，采用自适应的分割策略。
• 效果评估与可视化：生成包含Dice系数、Jaccard指数等指标的分割精度评估报告，并提供直观的可视化展示。
• 经典算法对比仿真：模拟再现国际期刊论文中的经典分割算法，进行性能对比分析。
• 批量处理与参数调优：支持对多张图像进行批量处理，并提供图形化参数调整界面以优化分割效果。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的粘连细胞图像（支持tif、png、jpg格式）放置在指定输入文件夹。如需进行性能评估，请准备相应的参考标准分割图像。
2. 配置处理参数：运行主程序，在图形界面或配置文件中设置图像预处理参数（如滤波强度、对比度增强系数）和分割算法参数（如阈值范围、形态学结构元素大小）。
3. 执行分割与分析：启动处理流程，系统将自动完成图像分割、细胞分离、效果评估及对比实验。
4. 查看与导出结果：程序运行结束后，可在输出目录查看分割结果图、评估报告和性能对比图表等所有输出文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux 发行版 (如 Ubuntu 18.04+)
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：推荐 8GB RAM 及以上
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件集成了本系统的所有核心功能。它负责协调整个图像处理流程，包括读取输入图像、调用预处理模块进行图像增强、根据用户选择的参数和策略执行细胞分割算法、实现单个细胞的分离与标记、生成带有边界标注的结果图像，并计算各项评估指标以定量分析分割精度。此外，该文件还管理着与经典算法的对比实验过程，并最终输出包含图表和报告的完整分析结果。