细包数字图像处理课程设计报告.docx

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1、数字图像处理课程设计报告 一、 实验内容 . 3 二、 实验过程 . 3 三、 算法分析 . 4 四、 实验结果 . 12 五、 实验中错误 . 16 六、 实验心得 . 17 实验课题：细胞识别 实验目的：对血液细胞切片图片进行各种处理，最终得出细胞的数目、面积 等信息 一、 实验内容 基于 VC+6.0 软件下的细胞识别，通过细胞的标记、二值化、填洞、收 缩、找中心点、计数等过程完成实验目的。 二、 实验过程 1、图像信息获取 (1) 在 onDmw 函数中添加代码实现打开一幅图像的功能。 (2) - 通过：查看 - 建立类向导 添加 OnInitialUpdate函数，实现 对自动打开固

2、定图片。 获取 RGB、 HSI 信息 (1) - 通过：查看 - 建立类向导 添加 OnMouseMove()函数，添加 代码实现获取所要信息。 (2) 通过函数 RgbtoHsi 实现 RGB 向 HSI 的转化。 2、 标记 Mark 点 实现是 Mark 点，边界 Edge 的标记， MayBeMark To Mark,将细胞、可 能是细胞的区域、不可能是细胞的区域、细胞边界分别用红色、蓝色、深红色和 黄色标记出来。 3、 二值化 将原有彩色图像变换为二值图像，背景灰度值为 0,细胞内部灰度值为 128,边缘为 240。 4、 填洞 遍历图像，将 mark 及 edge 外部的黑点全置

3、为己访问 0x01，再将 0x01 恢复成 0。 Edge 置为黑点。 5、收缩 进行 8 方向收缩，将最边界的 Mark 点或者 mark 点八方向有一个不是 Mark 点置成边缘 Edge,去掉边缘点，然后将剩下的 Mark点生成边缘点，再去掉在生成 , 直到去掉三次边缘，就这样收缩，如果收缩过程中有些 Mark 点收缩到很小，可以认为那不 是细胞，那就可以直接去掉。 6、获取中心点 根据前面所作工作统计获得的中心点个数，去掉一系列不符合要求的点得 出最终的细胞个数、细胞的平均半径和平均面积，用对话框输出统计结果。 三、算法分析 1、打开图像 建立当文档工程 添加 CDIB类 添加 CIm

4、gcell203View 的公共成员函数 m_Cdib 添加 Serialize () 添加显示代码 打开图像 uoid CMy2442Uieim 一 pDib-n 一 lpBMIH!=NULL) in_pDib-ni_lpBMIH-biWidth; lHeight=pDoc-n_pDib-n_lpBMIH-biHeight; size.cx=lWidth; size.cy=lHeight; lLineBytes=(lWidth+3)/4*4; pDoc-m_pDib-Draw(pDC,CPoint(0,0),size); 自动打开图像 uoid UMyu2Uiew:： uninitxaiup

5、date() n_pDib-m_lpBMIH=HULL) iT_pDib-R0ad( file .Close(); pDoc-SetTitle(,Blood“); pDoc-S0tPathNamG(iTi_fileName); Inualidate(); 2、 RgbtoHsi(Rgb *pRgb， HSI *pHsi) RGB 向 HSI 模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向 基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将 RGB 中的亮度因素分离，将色 度分解为色调和饱和度，并用角向量表示色调。 如果直接对 R、 G、 B 处理，其处理过程中很可能会引起三个量不同程度的 变化，

6、这样就会产生色差问题，甚至带来颜色上的失真。 HSI 模型的出现，使得 在保持色彩无失真的情况下实现图像处理成为可能。 HSI 可以更好地区分细胞与 非细胞。 3、 OnMouseMove(UINT nFlags， CPoint point) 当鼠标移动时调用此函数显示所要显示的数据。 nFlags 指示各种虚拟按键是否按下。 point : 鼠 标 的 X， Y 坐标：该坐标为鼠标距离截获该消息的窗口左上角（类似 原点）的位置。 在 OnMouseMove 函数里调用 RgbtoHsi( G = (double) pRgb-g / 255-0; B = C(double) pRgb-b /

7、255-0; Sum = R G B; pHsi-I Sum / 3 - 0;/ 亮度 I-/3 MinUalue - (R G) ? R : G; MaxUalue = (B MaxUalue) ? B : MaxUalue; if(pHsi-I S - ZERO_S; else pHsi-S = 1.O - /R = G = B H = UNDEFINED_H;/分母为零是没有葛义 pHsi-S - ZEROS;“分母为零桌没着乂，飞 #殊倚况 ， S-0 return; TempDoublel = (R - G (R - B / 2 -0; TempDouble2 = CR - G *

8、(R - G + CR - B) * CG - B; Quotient = (TempDoublel / sqrt(T empDouble2); Radians acos( Quotient acos 调用 math Angle - Radians 姆 DEGREES 一 PE /避免背景点影响后面处理对 edge (x， 2,x)的判断 Inualidate(); Maybemark to mark nessageuox(artdrK(Ked)5nayDe narkuiiue); /*naybemark to nark */ bool HarkChg=true; uhile(HarkChg)

9、 ra_pDib-n_lpImage*lLineBytes(lHeight - 1 - i) j*3; if(*lpSrc=255)/b=255 0) if(*-“fl) bProc-true; 边点 b 的但 if(j) If(*(lpSrclLineBytes)=0) bProc=true; if (i if 丨 /只 g 有 一个是真的就执行 =128;/f=*(lpSrc*2M 暗红色 .靠近细胞的 lnwalidate(:/此时图像中有 narn (255,0.0: const edgeDoor=iiO; for ( i-fl; in_pDib-rolplmage， ILineByt

10、es (lHeight - 1 - i) j 贄 3; if(lpOst)- “| | *(lpDst)255 )/Mark /Haybe Mark /Sobel double tmp1= pixel +2pixel【 1+pixel【 2-pixel【 6卜 2*pixel7】 -pixel8】 ； /处爸 与 Sobel 对应相乘 doublepixplfl， 2*pixel【 3】 +pixel【 A】 -pixel【 2】 -2pixel5-pixel8】；， /1l及纵向的矣度差分近彳 |;佰 double edgesqrt(tnpl*tnpltnp2*tnp2); if(edgee

11、dgeDoor) (lpDst*1-255;“edge Inualidate(true); 7 OnTwoVauleO 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提 取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值 T,用 T 将图像的数据分成两部 分：大于 T 的像素群和小于 T 的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法， 称为图像的二值化，二值化后更加有利于做图像处理判别。 8、 OnFillHolesO 填洞的原理：在阈值处理时，如果像素在阈值范围内，则像素将被标志。填 洞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。

12、较小或者很小的往往就是系统所要填充的 孔洞了。从一个为访问过的非 MARK 点开始，从该点开始向四周扩散找未被访 问过的非 MARK 点。将找到的符合条件的点同时压如堆栈和队列中。之所以要 同时在堆栈和队列中同时保存相同的点是因为堆栈中的点并没有保存，每次循环 都会弹出一个点作为新的点进行扩散，当堆栈中的数据全部弹出之后，即表示搜 索到了洞内的所有点，而队列中则保存了洞内的所有点。因此通过判断队列的大 小可以知道洞的大小从而判断是否进行填充。填充就是经洞内的非 MARK 点变 换为 MARK 点。 if(*(lpSrc=0/Mark(255， 0， 0 (128， 0， 0) IpSrc 指向

13、 b 的值 *lpDst=(unsigned char)u;/非 Mark 为 0， 包括 maybe nark 和背景，去除蓝色及青色 edge (黑 ） ； /nark 为 0x80 (128)， 包括 （ 128， 0， 0) /复制转置后的图像 delete pDoc-n_pDib; pDoc-n_pDib =new CDib(CSize(lNewlLineBytesylHeight ) ,8); lpSt*c=(unsigned char*)pDoc-n_pDib-n_lpyColorTable; for(int k=0;k/八位 i)|色板 R=G:B nemcpy(pDoc-n

14、pDib-n lplnageylpNeuDIBBits,lLineByteslHeight): delete lpHeuDIBBits; Inualidate(true); lpSrc -pOoc-njpDib-n_lpMg lLineBytes(lHeight - 1 - i) j; if(t(*lPSrC/DiaCk (旮景 “从第一个黑点灶发 .其上下左右只要存在一个已访间黑点则此黑点 S 为 你们 己访间（此时访间不到 J fi_pDib-re_lpInage lLineBytes (lHeight-1-i)-1StartPoint.x; for( int j - StartPoint

15、.x; j n_pDib-R_lpInage + ILineBytes* (lHeight-1-i)-1+StartPoint.x; for( int j = StartPoint.x; j *lpSrc=0;/将 0x01 恢复成 0 else if(*lpSrc /Edgel 为黑点，酿中 pjlj 下黑 点和 _(0 汕 0)点 Invalidate(true); MessageBoxCEdge area black“); 9、 OnProcessShrink() 遍历图像，将 mark 及 edge 外部的黑点全置为已访问 0x01， 再将 0x01 恢复 成 0。 Edge置为黑点，图像中只剩下黑点和 mark(0x80)点。