基于MATLAB的癌细胞图像分析与特征提取系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB的图像处理工具对生物医学图像进行边缘检测与癌细胞识别，通过模块P0701定位细胞轮廓，P0702提取形态学特征，实现癌细胞的定量分析。适用于病理图像辅助诊断研究。

详 情 说 明

基于图像处理的癌细胞形态及颜色特征分析系统

项目介绍

本项目旨在利用图像处理技术，对生物医学图像中的细胞进行自动化分析。系统能够精确定位细胞边缘，并针对已标记的癌细胞区域，进行深入的形态学特征和颜色特征提取，为癌症诊断与研究提供定量化的数据支持。

功能特性

• 细胞边缘检测（P0701模块）：采用Canny边缘检测算法，准确识别并定位生物医学图像中的细胞轮廓。
• 癌细胞形态学分析（P0702模块）：对指定的癌细胞区域，计算一系列形态学参数，包括面积、周长、圆形度、偏心度等。
• 癌细胞颜色特征提取（P0703模块）：在RGB和HSV颜色空间下，提取癌细胞区域的统计特征，如各通道的均值、方差等。
• 结果可视化与输出：生成边缘检测结果图、形态学分析报告、颜色特征数据，并提供叠加轮廓与原图的对比显示界面。

使用方法

1. 准备输入数据：准备好待分析的生物医学图像（JPEG/PNG/TIFF格式）。癌细胞区域的位置信息可通过两种方式提供：

- MATLAB数据文件（如.mat文件），包含癌细胞的坐标或区域信息。 - 图像掩码文件（二值图像），其中白色区域标示为癌细胞。

1. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主脚本。
2. 指定输入文件：根据程序提示，选择或输入生物医学图像文件以及癌细胞区域标注文件（如适用）。
3. 获取分析结果：程序执行完毕后，将在指定目录生成分析结果，包括图像、数据报告和可视化界面。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB（建议R2018a或更高版本）。
• 必备工具箱：需要Image Processing Toolbox。

文件说明

主程序文件是系统的控制核心，它整合了三大功能模块的工作流程。其主要能力包括协调整个分析过程，即首先读入原始图像与标注信息，随后调用边缘检测模块识别细胞边界，继而驱动形态学和颜色特征分析模块对指定区域进行计算，最终将各项分析结果进行汇总、输出并生成可视化图表。