细胞识别
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基于颜色反卷积与圆拟合的组织病理学图像分析系统
该项目专门用于处理复杂的组织病理学切片图像，旨在通过科学的算法流程实现组织特征的自动提取与几何定量分析。系统的核心功能首先是执行颜色反卷积处理，该技术可以将多染色（如H&E染色）的病理图像精确分离成独立的化学染色通道，从而消除不同色素之间的干扰，便于观察特定的细胞结构。在获得特定染色通道后，系统采用Otsu大津阈值法进行自动化图像分割，该方法通过寻找类间方差最大化的阈值，将目标组织从背景中鲁棒地提取出来。针对分割后的二值区域，系统进一步应用精密圆拟合算法，对细胞核或类圆形组织结构进行形态学拟合处理，通过数 -
基于形态学重建的改进分水岭血细胞分割系统
该项目针对传统分水岭算法在复杂图像中极易产生过分割的问题，提出并实现了一种改进的算法模型。系统核心功能是利用基于重建的开闭算法对医学血细胞图像进行预处理，通过形态学重建技术有效滤除局部极小值点，消除了由细胞内部细节、噪声或光照不均引起的假轮廓。实现过程首先对原始血细胞图像进行形态学开运算和重建以平滑物体内部，随后进行形态学闭运算和重建以平滑背景，从而获取稳定的前景标记和背景标记。通过对梯度图像进行标记修改，强制分水岭变换仅在预定义的标记区域发生，从而精准定位细胞边缘。该方法特别适用于处理医学领域中具有噪声 -
多细胞图像自动化分割与单细胞提取系统
该项目旨在解决生物医学图像处理中常见的细胞计数与单体分析问题。其主要功能是从包含多个相互接触、重叠或分散分布的细胞原始图像中，利用数字图像处理算法精确定位每个细胞的边缘，并将其从复杂的背景中剥离出来。实现过程首先对原始图像进行灰度化和去噪预处理，随后通过自适应阈值分割技术将细胞点阵与背景分离。针对常见的细胞粘连现象，系统采用距离变换结合改进的分水岭算法进行精确切分，确保重叠边缘能够被准确识别。分割完成后，系统会自动计算每个独立细胞区域的几何中心和外接矩形，并以此为基准执行图像裁剪操作。最终，原图中每一个被 -
基于水平集方法的细胞图像分割系统
该项目旨在利用水平集方法实现对复杂背景下细胞图像的精准分割。通过引入水平集函数，将低维的图像曲线演化问题转化为高维函数的零水平集运动问题，能够有效处理细胞在分割过程中出现的形状拓扑结构变化（如合并与分裂）。项目核心功能涵盖以下几个方面：首先，系统对输入的显微细胞图像进行预处理，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE），以增强细胞边缘与背景的对比度。其次，采用经典的Chan-Vese（CV）模型或基于局部区域信息的水平集模型，构建能量泛函，驱动水平集曲线向细胞真实的物理边 -
多细胞图像分割与单细胞提取系统
本项目旨在解决生物医学图像处理中常见的细胞计数与特征分析预处理问题。系统能够导入包含多个重叠或离散细胞的原始图像，通过预处理算法去除显微镜成像过程中产生的背景噪声，并利用高级图像分割技术精确定位每个细胞的物理边界。
