实现染色体的识别计数

资 源 简 介

实现染色体的识别计数

详 情 说 明

染色体识别计数是医学图像分析中的常见任务，主要通过图像处理技术实现自动化统计。整个流程可分为预处理、特征提取和计数三个阶段。

在预处理阶段，需要将原始彩色图像转换为灰度图像以简化计算。随后采用高斯滤波或中值滤波等算法消除显微图像常见的噪声干扰，这对后续精确分割至关重要。

二值化处理是核心环节，关键在于阈值的合理选择。可采用大津法(Otsu)自动确定最佳阈值，该方法通过分析图像直方图寻找类间方差最大化的分割点。对于光照不均匀的样本，可能需要采用自适应阈值技术。

后处理阶段通过形态学开运算消除细小噪点，保留真实的染色体区域。面积阈值法能有效过滤残留杂质，只保留符合染色体尺寸特征的连通区域。最终的识别结果可通过轮廓检测或连通域分析进行计数，获得准确的染色体数量统计。