细胞检测

资 源 简 介

细胞检测

详 情 说 明

细胞检测是生物医学图像处理中的基础任务，主要用于识别和量化细胞的特征。传统方法通常结合边缘跟踪与迭代阈值分割算法实现高效检测。

边缘跟踪算法通过搜索图像中像素灰度值突变的区域来定位边界。该方法从种子点出发，按照预设方向搜索相邻像素，当遇到明显梯度变化时标记为边缘点，最终形成闭合轮廓。对于不规则细胞形状具有较好适应性。

迭代阈值分割通过动态调整灰度阈值来区分细胞与背景。算法初始选择中间灰度值作为阈值，计算前后景平均灰度后取新阈值迭代，直到阈值收敛。这种方法能自动适应不同光照条件下的细胞图像。

完成边缘提取后，通过计算轮廓内像素面积可获得细胞实际大小，结合形态学特征（如圆形度、长宽比）可进一步筛选有效细胞。整套流程在显微镜图像分析、病理检测等领域具有重要应用价值。