细胞分割算法研究方法综述

中南林业科技大学计算机与信息工程学院 陈爱斌 江 霞

1.引言

图像分割是根据图像的某些特征或特征相似的集合，对图像进行分组聚类，把图像分成若干个特定的，有意义的区域并提取出感兴趣的目标技术和过程。它使图像高级处理阶段的图像分析和图像识别等处理过程的数据量大大减少，并保留图像结构的重要信息。细胞分割的精度对细胞分割有重要作用，它的好坏直接影响细胞分析。细胞分割到今天仍没有取得圆满成功的几个重要原因是：（1）细胞图像很复杂，不仅有白血细胞、红细胞和血小板还有其它东西，而且根据白细胞的成熟程度不同可以分为20多种不同的类别。（2）细胞图像经常受染色不均匀，光照不一致的影响，导致灰度值发生变化。（3）细胞图像经常重叠，没有明显的边界。（4）细胞的大小变化很大，细胞核的形状各种各样。这些使得细胞分割是一个困难和富有挑战的任务。所以，我们有必要针对医学图像这个领域对细胞图像分割方法进行研究。本文对细胞分割的各种方法进行系统分析。

2.常用的图像分割方法

为了解决医学图像细胞分割的难题，多年来许多研究人员做了大量的工作，研究出了很多有用的分割方法。随着阈值分割，活动轮廓，边缘检测和形态学等方法在图像分割中广泛应用，活动轮廓，多光谱等新出现的算法也不断的用于解决细胞分割的问题，国内外学者针对一些具体应用的医学图像分割提出了不少好的分割方法。……