基于MATLAB的细胞图像自动分割与计数系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套细胞图像处理系统，通过预处理、二值化和滤波优化，实现对显微图像的精准分割与自动计数。系统适应不同光照条件，显著提升细胞识别的准确性与鲁棒性，适用于生物医学研究。

详 情 说 明

基于图像处理的细胞自动分割与计数系统

项目介绍

本项目利用MATLAB开发了一套针对细胞显微图像的自动分割与计数系统。系统集成了图像预处理、对比度增强、自适应二值化分割以及形态学滤波等先进图像处理技术，旨在实现对细胞区域的精确识别与统计。该系统能够适应不同光照条件，有效提升细胞识别的准确率与鲁棒性，为生物医学研究提供高效、可靠的定量分析工具。

功能特性

• 图像预处理：自动调整图像对比度与亮度，增强细胞与背景的区分度。
• 自适应二值化：根据图像局部特征自动选择阈值，实现细胞区域的精准分割。
• 形态学优化：采用开运算、闭运算等操作过滤噪声，优化分割结果。
• 自动计数与统计：精确计算图像中细胞总数，并可输出各细胞的面积、周长等形态参数。
• 强鲁棒性：能够有效处理光照不均、背景复杂的细胞显微图像。

使用方法

1. 确保MATLAB环境已正确安装，并满足系统要求。
2. 将待处理的细胞图像置于指定目录（默认为input_images文件夹）。
3. 运行main.m主程序。
4. 程序将自动处理图像，并在命令行窗口输出细胞数量统计结果。
5. 分割结果图像（标注细胞轮廓）将保存至results文件夹，形态参数表格将保存为CSV文件。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox。
• 内存建议：不低于4GB RAM。
• 支持图像格式：JPG、PNG、TIF等常见格式，建议图像分辨率不低于512×512像素。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程。其主要功能包括：读取指定目录下的细胞图像数据；执行图像预处理以改善图像质量；通过自适应算法完成图像二值化分割；利用形态学操作优化分割结果，去除噪声与细小瑕疵；识别并标记独立的细胞区域，实现自动计数；最终生成并保存细胞分割效果图及详细的形态学参数统计表。