基于VC++的红细胞识别系统.doc
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基于VC++的红细胞识别系统.doc
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北华大学
图像处理实习报告
——红细胞计数系统设计
学院:
电气信息工程学院
专业:
电子信息工程
班级:
信息13-2
姓名:
GMH
学号:
06
指导教师:
实习日期:
2016.10.10—10.21
目录
一、实习题目……………………………………………………………………………………….2二、实习目的与要求……………………………………………………………………………2
1、实习目的 2
2、实习要求 3
三、实习内容 3
四、实习原理 4
1、实验所用编程环境:
4
2、BMP文件 5
3、数字图像处理 5
五、系统硬件电路与程序流程设计 6
1、硬件电路 6
2、软件设计 6
3系统中图像图形变换的算法与应用 7
六、系统调试与仿真 8
参考文献 11
附录A程序源代码 12
一、实习题目
1、组课题
基于VC++的细胞识 别统计系统设计。
本课题研究的系统是一个医院中血液红细胞计数的实用系统。
它主要是以病人的血液样本(玻璃切片)为原始数据,通过一系列的图像处理和分析,最后识别出血液中的红细胞来,同时给出红细胞的个数,得到红细胞个数之后,进行检测的血液量,就可以得出血液中红细胞的密度。
主要技术指标:
(1)系统稳定,要求至少能无错运行一个星期;
(2)系统对细胞的计数误差不得超过5%;(3)要求系统能处理一些比较特殊的情况,如细胞粘连,或多个细胞处于采集图片的边缘;(4)时间要求,系统最后得出细胞数目并计算出细胞密度,时间不超过20s;(5)界面简单,容易操作。
2、子课题
图像去噪声与颜色提取。
像信号在产生、传输和记录的过程中,经常会受到各种噪声的干扰,噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。
噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
二、实习目的与要求
1、实习目的
图像处理实习是培养电子信息类专业高年级学生专业素养的一个重要的实践性教学环节,通过实习使学生综合运用所学知识,巩固和掌握图像信息处理技术的基本方法,逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理论和实践问题的能力,学会运用有关数字图像处理的基本概念、方法、原理,能够初步掌握解决图像信息的检测、分析、处理、识别与显示的工程应用问题。
拓展学生的专业视野空间,从而培养和增强学生的创新意识和创新思维,提高实际动手能力和创新能力,提高综合运用知识的能力,达到理论联系实际的实践教学目的。
2、实习要求
1、通过图像处理实习,使学生学会检索和运用科技信息资源,对运用计算机技术和图像处理技术在国内外的工程实际运用和发展有充分的认识和了解。
2、巩固和深化数字图像处理技术所涉及的数理基础、基本算法和各种图像处理技术方法,学习和运用数字图像变换、图像增强、图像复原、图像分析、图像压缩编码技术、图像模式识别与理解的相应算法,结合图像处理与模式识别技术的工程实际问题,选择课题进行系统与程序设计,增强学生的工程意识和实际动手能力。
3、通过理论联系实际,提高学生独立分析和解决实际问题的能力,为今后工作打好基础。
结合工程实际由指导教师选择图像处理与识别的设计课题,实习班级按实习设计小组(3~5)人进行分组,各个实习设计小组设计实习题目均有不同,每个实习设计小组把课题任务明确分工,做到每人一个子课题,围绕题目内容进行可行性分析和方案设计、系统设计和仿真调试,实习结束每个实习设计小组提交一份课题设计说明书,每个学生提交子课题设计内容报告。
三、实习内容
本课题研究的系统是一个医院中血液红细胞计数的实用系统。
它主要是以病人的血液样本(玻璃切片)为原始数据,通过一系列的图像处理和分析,最后识别出血液中的红细胞来,同时给出红细胞的个数,得到红细胞个数之后,进行检测的血液量,就可以得出血液中红细胞的密度。
对图像就行平滑处理后,再综合运用阈值处理、孔洞填充以及图像腐蚀等技术对图片就行处理,使图片便于以后的后续处理,最终使用递归算法对细胞个数进行统计,统计出需要的数据,给出科学的依据,方便应用于临床医学的研究和对病人情况的参考。
主要技术指标:
(1)系统稳定,要求至少能无错运行一个星期;
(2)系统对细胞的计数误差不得超过5%;(3)要求系统能处理一些比较特殊的情况,如细胞粘连,或多个细胞处于采集图片的边缘;(4)时间要求,系统最后得出细胞数目并计算出细胞密度,时间不超过20s;(5)界面简单,容易操作。
四、实习原理
1、实验所用编程环境:
MicrosoftVisualC++(简称VisualC++、MSVC、VC++或VC)是微软公司的C++开发工具,具有集成开发环境,可提供编辑C语言,C++以及C++/CLI等编程语言。
VC++集成了便利的除错工具,特别是集成了微软Windows视窗操作系统应用程序接口(WindowsAPI)、三维动画DirectXAPI,Microsoft.NET框架。
VisualC++作为一个功能非常强大的可视化应用程序开发工具,是计算机界公认的最优秀的应用开发工具之一。
Microsoft的基本类库MFC使得开发Windows应用程序比以往任何时候都要容易。
C++提供的各种函数、指针操作和直接对硬件操作使得图像处理速度较快,专门为VC++设计的OpenGL和DirectX技术可以使开发人员在Windows环境下比较容易地完成图像图形的高性能处理和显示。
用VC++编制的应用软件无论在处理速度和图像的显示等方面都表现出较高的效率,因此在编制基于Windows的各类数字图像处理程序时,VC++无疑是程序员进行图像处理的最佳选择。
2、BMP文件
BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类:
设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB),使用非常广。
它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。
BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。
BMP文件存储数据时,图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。
由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准,因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
典型的BMP图像文件由四部分组成:
1:
位图头文件数据结构,它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息;2:
位图信息数据结构,它包含有BMP图像的宽、高、压缩方法,以及定义颜色等信息;3:
调色板,这个部分是可选的,有些位图需要调色板,有些位图,比如真彩色图(24位的BMP)就不需要调色板;4:
位图数据,这部分的内容根据BMP位图使用的位数不同而不同,在24位图中直接使用RGB,而其他的小于24位的使用调色板中颜色索引值。
3、数字图像处理
数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面:
(1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
五、系统硬件电路与程序流程设计
1、硬件电路
红细胞识别统计系统的硬件部分主要包括:
高倍放大镜、图像采集卡、摄像头和高档微机。
2、软件设计
本课题拟采用图像分析和图像处理技术,在Visual C++ 6.0环境下编写一套程序对相关图像进行处理以达到细胞统计的目的,综合运用图像平滑、阙值处理、孔洞填充、边缘检测、图像腐蚀等技术,最终达到预期目的。
系统主要由以下3个部分组成:
图像输入、图像处理、数量统计。
如图1所示。
图1系统框图
在系统图像处理的过程中,主要用到了以下的技术:
图像平滑、腐蚀、直方图阈值处理、剃度修正、细化、HIS系统模型等。
3系统中图像图形变换的算法与应用
l图像平滑。
图像平滑的目的是尽量减少或消除噪声的影响,改善图像质量。
实现图像平滑的方法有很多,比如领域像素的加权平均、用高斯滤波、中值波等。
一般视具体的情况选取最合适的一种。
公式3.1是两个加权平均常用的算子。
高斯滤波的本质也是加权滤波,只是滤波用的算子是由高斯公式计算得到的。
中值滤波则是把原图像中一定领域内的像素值大小居中的点像素作为新图像中对应点的像素。
它的好处是既可以消除噪声又不破坏图像的边缘。
在本统实现中,采用的是中值滤波,而且还要利用图像的边缘进行梯度运算。
l图像的二值化。
(1) 直方图阈值处理方法
对于图像我们可以先计算出图像的直方图,用来表示图像各个灰度级的分布。
直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该级别出现的频率。
然后根据直方图选取阈值进行阈值分割。
这里的阈值分割是把像素值处于一定范围内的点赋予特别的值,或者保持这些像素不变。
对于彩色图象,我们采用R、G、B三色直方图阈值选取。
(2) HSI选取阈值处理
计算机处理图像时,常用的色彩空间主要有RGB(红、绿、蓝)、HSI(色调、色饱和度、亮度)。
系统中我们选用HSI色彩空间,主要是因为它是从人的视觉系统出发的,更加符合人的视觉特性;它将亮度(I)与反映色彩本质特征的两个参数—色调(H)、饱和度(I)都分开,使得处理的时候能够有更强的针对性。
这样选取后即使图像上有阴影或者是光线变化比较大的时候,都会减小其对阈值选取的影响。
在系统的阈值选取过程中我们采用了手动选取和自适应阈值两种方法。
手动选取是人为的设定一个数值作为阈值,而自适应阈值则是在对图像进行像素统计的基础上,由程序自动计算得到的一个阈值,本系统采用的是自适应阈值。
在手动阈值选取的过程中,阈值的选择非常重要。
如果选的不好,要么保留了很多噪声信息(此处就是保留了背景中的杂质),要么丢失了许多有用的信、(比如丢掉了细胞中颜色比较淡的部分,只留下半个或者小半个细胞)。
我们一般选择颜色频率比较集中的区域来设定最大值和最小值。
在自适应阈值选取过程中我们一定要选择最有颜色特征并且容易区分图像颜色区域的部分,另外,我们应该选取较小的部分来节约计算时间。
l孔洞填充。
孔洞的存在会对骨架算法有很大的影响,填充过后的图像更有利于系统识别,这样的图像对于系统的骨架算法进行是非常不利的,因为在以后利用骨架算法腐蚀的时候空洞就会越来越大。
这样的情况很难得到正确的结果。
这就需要使用孔洞填充的方法进行修正。
孔洞填充的原理如下:
在阈值处理时,如果像素在阈值范围内,则像素将被标志。
孔洞填充将先统计所有连通的非标志区域面积,总会有一个或者几个面积特别大的区域,其它的都是面积相对较小的区域。
较小或者很小的往往就是系统所要填充的孔洞了。
l利用梯度信息进行修正。
系统采用的求梯度方法实际上是边缘检测的一种。
边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域。
图像灰度的变化情况可以用灰度的梯度来反映,对给定连续图像f(x,y),其方向导数在边缘法线的方向上取得局部的最大值。
六、系
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- 关 键 词:
- 基于 VC 红细胞 识别 系统