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[導(dǎo)讀]依據(jù)多連通域圖像四鄰域跟蹤原理設(shè)計(jì)了嵌入式Linux下的細(xì)胞特征提取算法.本算法解決了嵌入式下圖像處理API封裝不夠完善以及硬件資源欠缺的問題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠比較準(zhǔn)確地提取細(xì)胞的周長、面積等特征參數(shù).該算法移植至移動嵌入式設(shè)備中解決了傳統(tǒng)PC機(jī)攜帶不便的難題.

1 引言

至今為止,圖像處理已經(jīng)發(fā)展成為相對比較熟悉的研究領(lǐng)域,并且在此領(lǐng)域也取得了巨大的研究成果,但是,絕大部分研究平臺都是依賴于傳統(tǒng)PC機(jī)或者研究成果應(yīng)用于PC機(jī),PC機(jī)體積相對龐大,攜帶不便,這就凸顯了其應(yīng)用的局限性[1]。同時,對于某些專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還會造成大量資源的浪費(fèi)。為此本文提出了基于嵌入式Linux來實(shí)現(xiàn)細(xì)胞特征提取的方法。本文算法首先對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理來減小雜質(zhì)、噪聲等對細(xì)胞特征的影響;其次,對預(yù)處理過的細(xì)胞圖像進(jìn)行區(qū)域標(biāo)號和鄰域跟蹤;最后,通過自己設(shè)計(jì)封裝嵌入式Linux圖像處理接口完成算法的封裝實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法應(yīng)用在嵌入式Linux系統(tǒng)下能夠準(zhǔn)確地提取出細(xì)胞的周長及面積特征。

2 細(xì)胞特征提取原理

2.1 細(xì)胞圖像預(yù)處理

從顯微鏡下采集細(xì)胞圖片中,會出現(xiàn)一些雜質(zhì)、噪聲以及其它各種細(xì)微組織的干擾。原始細(xì)胞圖像如圖1(a)所示,為一幅胃粘膜上皮顯微細(xì)胞圖像。為了在后文算法中精確地提取出細(xì)胞特征,下面介紹圖像幾種預(yù)處理[2]:

(1)對圖像進(jìn)行平滑和濾波處理

對在顯微鏡下采集來的原始腫瘤細(xì)胞圖像進(jìn)行平滑和濾波操作,可以改變圖像周圍像素灰度值相差較大的像素點(diǎn)的值,從而抑制圖像中的噪聲,處理效果如圖1(b)所示,可知噪聲點(diǎn)得到了很好的抑制。

(2)對圖像灰度化操作立即下載瀏攬全文:基于嵌入式Linux的細(xì)胞特征提取算法設(shè)計(jì).pdf

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