（完整word版）数字图像处理实验报告6

数字图像处理与分析

实 验 报 告

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实验六 细胞图像的分割与测量

一、 实验目的

1. 通过分析细胞图像特点，完成细胞图像的分割和测量，并分析测量结果。

2. 将图像预处理、分割、分析等关键技术结合起来，理论与实践相结合，提高图像处理关键技术的综合应用能力。

二、 实验要求

1. 对比中值、均值和形态学开闭运算对细胞图像的滤波效果，选择适用于细胞图像的滤波方法

2. 运用大津阈值对细胞图像分割，观察分割后噪声情况，观察目标边缘处的分割效果；（使用函数：im2bw） 3. 实现连通区域的编号；（使用函数：bwlabel） 4. 计算各连通区域的相关信息，如面积、重心等。（使用函数：regionprops ）

三、 实验步骤

预处理去噪 大津阈值分割 目标编号标记 测量各个细胞的面积等参数 输出测量结果

1、预处理去噪

x=imread('C:\\Documents and Settings\\Administrator\\桌面\\CHEN2-7.BMP'); y=medfilt2(rgb2gray(h)); subplot(2,2,1) imshow(x)

title('原图像'); subplot(2,2,2) imshow(y)

title('中值滤波处理');

I=fspecial('average') z=imfilter(rgb2gray(x),I); subplot(2,3,4) imshow(z)

title('均值滤波处理'); se = strel('ball',5,5);

m = imopen(rgb2gray(x),se); subplot(2,3,5) imshow(m)

title('形态学开运算处理'); se = strel('ball',5,5); n = imclose(rgb2gray(x),se); subplot(2,3,6) imshow(n)

title('形态学闭运算处理');

2、大津阈值分割

先做出灰度图像的直方图，根据直方图选取合适的分割灰度值

x=imread('C:\\Documents and Settings\\Administrator\\桌面\\CHEN2-7.BMP'); b=rgb2gray(x); imhist(b)；

title('灰度直方图');

由上图可知，选择阈值在185/255附近可以达到最好的分割效果，则有：

x=imread('C:\\Documents and Settings\\Administrator\\桌面\\CHEN2-7.BMP'); b=rgb2gray(x); y1=medfilt2(b); w1=im2bw(y1,185/255); h=fspecial('average') ; y2=imfilter(b,h); w2=im2bw(y2, 185/255); se=strel('line',11,90); y3=imopen(b,se); w3=im2bw(y3, 185/255); y4=imclose(b,se); w4=im2bw(y4, 185/255); figure

subplot(2,2,1) imshow(w1)

title('中值大津阈值分割'); subplot(2,2,2) imshow(w2)

title('均值大津阈值分割'); subplot(2,2,3) imshow(w3);

title('开运算大津阈值分割'); subplot(2,2,4) imshow(w4);

title('闭运算大津阈值分割');