基于matlab的分水岭算法在处理粘连细胞图像分割的应用

资 源 简 介

基于matlab的分水岭算法在处理粘连细胞图像分割的应用

详 情 说 明

在生物医学图像分析领域，粘连细胞的分割一直是关键技术难点。传统阈值法难以区分相互接触的细胞边界，而基于Matlab的分水岭算法为解决这一问题提供了有效方案。

分水岭算法将图像视为地形表面，通过模拟洪水淹没过程实现分割。处理粘连细胞时需重点关注三个步骤：首先对灰度图像进行预处理（如高斯滤波去噪），接着通过距离变换生成"山峰"特征图，最后结合形态学梯度图实施分水岭变换。算法会沿细胞接触区域的低洼处形成分割线，但需注意过分割问题。

实际应用中常配合标记控制分水岭改进效果：先通过极值检测确定细胞中心标记，再约束分水岭的泛滥范围。这种改良方法在血细胞、肿瘤细胞等圆形目标的分离中表现优异，分割准确率可达90%以上。该技术也可拓展至其他具有粘连特征的颗粒物图像分析。