汪建林

宁夏医科大学理学院，宁夏 银川 750004

0 引言

随着信息技术的发展，数字图像处理技术作为一种非常有效的手段越来越多的应用于细胞图像的研究中，在一定程度上可提高工作效率和检验精度。本文针对已经获得的红细胞显微图像，进行了分割和计数的算法研究，并在Matlab软件中进行了仿真，获得了比较好的实验效果。

1 细胞图像的预处理

将显微图像从RGB空间转换到HSI空间后，在饱和度高的区域，H量化细，采用色调H的阈值进行分割；在饱和度低的区域，H量化粗无法分割，但由于此时比较接近灰度图像，因而可采用强度I的阈值进行分割，最后对分割后的图像合成。这种方法利用了颜色信息，有效的获得红细胞区域。对于合并后的红细胞区域图像，采用大津法即可得到红细胞的二值化图像，如图1所示。

图1 （a）为输入的彩色图片，（b）S空间分割合并效果图，（c）红细胞二值图像

2 红细胞的分割

从图1（c）中可以看出，二值化后的细胞图像中重叠和粘连情况比较严重，针对此问题，本文采用边界跟踪的分割方法且进行了相应的改进进。

本文的边界跟踪算法是按照从左到右，从上到下的顺序搜索目标，设序列数组为K。首先从左上方开始搜索第一个目标像素点，设为k0，则像素k0是该区域最左上角的边界像素，也就是搜索的起点，设定搜索方向按逆时针，八邻域方向搜索。k0设置为跟踪标志，并将k0做为序列数组的第一个元素插入，按逆时针方向搜索下一个目标像素，并设为k。……