【图像识别】基于matlab细胞识别和边缘检测【含Matlab源码 210期】
一、简介
实践表现，图像预处理技术在多个领域均有涉及，依据需求的不同，要求预处理需对图像特征予以凸显，处理方法也存在明显差胞图像预处理以増强和去噪处理为主要工作内容，图像预处理结果如胞检测准胞图像采集角度、视觉有细胞模糊的情况存处理呈模糊状胞图像图像和视频的相关打码技术，即在具体操作于一个区域内像素值和分布于其他区域的像应用，来对原来区域像素值处理模糊细胞进行代替。
二、源代码
%%
%--------第一部分：对血液图片进行处理，提取图片中的红细胞的形态特征，实现红细胞计数--------%
close all;
clear all;
clc;
I = imread('bloodtest1.jpg');%读取血液图像
%将彩图转为灰度图
I = rgb2gray(I);
figure(1);
imshow(I);
title('灰度处理后的细胞图像');
%平滑处理
h = fspecial('average',3); %3*3均值滤波模板
I = imfilter(I, h, 'replicate'); %重复填充边界
figure(2);
imshow(I);
title('平滑处理后的细胞图像');
%二值化处理
t = graythresh(I); %计算阈值t
C = im2bw(I,t); %根据阈值二值化图像
figure(3);
subplot(1,3,1),imshow(C);title('二值化处理后的细胞图像');
%边缘的红细胞的处理，避免将边缘的红细胞去除
[r,c] = size(C);
C(1,:) = 1;
C(:,1) = 1;
C(:,c) = 1;
C(2,:) = 0;
C(:,2) = 0;
C(:,c-1) = 0;
C = not(C);
%填充处理
D=imfill(C,8,'holes');%对处理后的红细胞进行填充处理
figure(3),subplot(1,3,2),imshow(C);title('第一步填充');
D = D - C;
D = imfill(D,8,'holes');
figure(3),subplot(1,3,3),imshow(D);title('第二步填充');
%去除无关杂质
[L,N] = bwlabel(D,8);
s = regionprops(L,'Area');
F = bwareaopen(D,130,8); %去除杂质，将面积小于130个像素点的区域删除。
[L,N] = bwlabel(F,8);
figure,imshow(F);title('去除杂质后的填充疑似红细胞图像');
%坐标提取
B = bwboundaries(F); %疑似红细胞边界提取
for g = 1:length(B)
boundary = B{
g}; %依次提取每个目标的边界
Y = boundary(:,1);
X = boundary(:,2);
Ymax = max(Y); %疑似红细胞上边界
Ymin = min(Y); %疑似红细胞下边界
Xmax = max(X); %疑似红细胞左边界
Xmin = min(X); %疑似红细胞右边界
x(g) = floor((Xmax + Xmin)/2);%记录疑似红细胞的横坐标
y(g) = floor((Ymax + Ymin)/2);%记录疑似红细胞的纵坐标
end
%目标提取及显示
figure,imshow(I);title('识别得的红细胞');
for i = 1:g
rectangle('Position',[x(i)-21 y(i)-21 42 42],...
'edgecolor','r','LineWidth',2); %显示红细胞框图
end
%%
%--------第二部分：对单个红细胞的截取以进行轮廓分析和边缘检测--------%
clear all;
clear
clc;
%选取要分析的单个疑似红细胞
figure();
A = imread('bloodtest1.jpg');
imshow(A);title('请确定两个点来截取所要分析的红细胞图像');
[x,y] = ginput(2); %利用ginput函数确定图像上的两点，返回值是两点的坐标
pic_1 = imcrop(A,[x(1),y(1),abs(x(1)-x(2)),abs(y(1)-y(2))]);
%利用imcrop函数对图像进行切割，输入参数是一个定点坐标，
%从该定点出发向右abs(x(1)-x(2))，向下abs(y(1)-y(2))的区域进行切割
figure,imshow(pic_1);title('所截取的单个红细胞图像');
imwrite(pic_1,'bloodtest1_part.jpg');
imgsrc = imread('bloodtest1_part.jpg');
[y, x, dim] = size(imgsrc);
%转换为灰度图
if dim>1
imgsrc = rgb2gray(imgsrc);
end
sigma = 1;
gausFilter = fspecial('gaussian', [3,3], sigma);
img= imfilter(imgsrc, gausFilter, 'replicate');
%显示Grayscale三维图像
zz = double(img);
[xx, yy] = meshgrid(1:x, 1:y);
figure()
surf(yy, xx, zz);
xlabel('y');
ylabel('x');
zlabel('Grayscale');
title('所截取的单个红细胞轮廓边缘的三维示意图');
axis tight
%边缘检测
BW = im2bw(img,0.4);
IBW = ~BW;
F1 = imfill(IBW,'holes');
SE = ones(3);
F2 = imdilate(F1,SE,'same');
BW2 = bwperim(F2);
%显示所截取疑似红细胞的轮廓边缘
figure()
subplot(2,2,1);
imshow(imgsrc);
title('灰度处理后的所截取的疑似红细胞图像');
subplot(2,2,2);
imshow(img);%高斯滤波后
title('高斯滤波后的截取细胞图像');
subplot(2,2,3);
ed = edge(img, 'canny', 0.5); %Matlab自带的canny边缘检测函数
imshow(ed);
title('Canny后的截取细胞图像');
subplot(2,2,4);
imshow(BW2);%边缘轮廓
title('截取细胞图像的边缘检测');
三、运行结果
四、备注
完整代码或者代写添加QQ 2449341593
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