张其阳　刘国奇　杨帅明　杜康　涂然

摘要：牛乳体细胞经常会出现重叠和粘连问题，文章针对此问题提出了一种有效可行的分割方法予以解决。在对原图像二值化的基础上，首先对灰度梯度图像进行形态学平滑滤波处理，然后提取图像的前景标记以及背景标记并对梯度图像进行修正，最后用分水岭进行分割。仿真结果表明，该算法不仅有效地抑制图像的过分割问题，而且能准确、快速地分割牛乳体细胞，同时为后续步骤牛乳体细胞计数以及诊断提供可靠依据。

关键词：分水岭算法；图像分割；过分割；标记提取

1.研究背景

生物细胞图像分割并对其进行特征提取、计数等操作已成为科学研究领域难点之一。针对特定的牛乳体细胞来说，通常会出现细胞堆积或粘连的状况，将多个堆聚在一起的细胞群分割成单个细胞，是细胞图像处理的一项难题，也是后续实验进行的必要前提。

通过查阅相关文献可知，大体有两类分离重叠细胞的方法：基于凹点和基于形态学的分割方法。基于凹点的分割方法，在凹凸程度明显的条件下，可以得到较理想的分割效果。反之，那些凹凸特点不够明显的细胞，凹点的选取就很困难，并且有些重叠比较严重的细胞存在空隙，就会出现误分割。在基于数学形态学分割方法研究方面，腐蚀膨胀法、测地重建法以及水坝分割等方法应用广泛。这些算法共同的特点就是在充分利用图像灰度信息和形态信息的基础上进行分割。……