先用双峰法将细胞图像进行二值化

资 源 简 介

先用双峰法将细胞图像进行二值化

详 情 说 明

在医学图像处理中，细胞图像的分析通常从预处理开始。双峰法是一种基于灰度直方图的二值化方法，尤其适用于背景和前景（如细胞）对比明显的图像。通过分析像素强度的分布，算法会找到两个主要的峰值，分别代表背景和细胞区域，然后自动确定最佳阈值将图像转换为黑白二值图。

完成二值化后，图像分割步骤可以更清晰地分离出单个细胞。常用的方法包括连通区域分析或边缘检测，目的是将粘连的细胞区分开来。最后，在癌细胞识别阶段，可通过形态学特征（如细胞核大小、形状不规则度）或纹理特征进行机器学习分类，从而区分正常细胞与癌变细胞。这一流程结合了传统图像处理和现代模式识别技术，为病理诊断提供了自动化支持。