血液图片红、白细胞计数

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毕业论文范文题目： 血液图片红、白细胞计数，论文范文关键词： 血液图片红、白细胞计数
血液图片红、白细胞计数毕业论文范文介绍开始：
　　本科毕业设计血液图片红、白细胞计数
　　血液图片|图片分割|分水岭|图像处理|程序控制|红细胞|白细胞|细胞计数
　　文件格式：word+PPT
　　
　　本科毕业设计血液图片红、白细胞计数
　　一套完整的毕业设计，包括任务书、开题报告、论文正文、外文翻译、答辩PPT。
　　有预览文件请查看。
　　
　　论文正文共27页。共13325个字符数（不计空格）。整套压缩包大小：1.64MB。
　　外文翻译 Modified Watershed Algorithm for Segmentation of 2D Images（分水岭算法改进的分割）。
　　
　　摘要
　　很多临床病症表现为白细胞数目增多、肿大或者白细胞中细胞核形状与数目发生变化，所以对白细胞数目和形状的研究有着重要意义。但是由于染色条件、涂片制备、图像来源、采样光照条件的差异以及细胞间相互重叠、粘连情况的发生，使得对白细胞的计数和识别等后续分析变得困难。为此，将粘连细胞分割成为单个细胞，就成为医学图像处理中必须解决的问题。本文基于MATLAB语言进行图像的处理以及分割，准确的处理图片，采用分水岭算法和阈值分割来实现，在现有研究基础之上，重点基于数字图像处理技术解决显微图像细胞计数这一思路，结合血液红细胞的主要特点，设定所要达到的目标和要求，设计和实现一个快速有效的血液显微图像红细胞数量自动统计系统，并通过实验验证原型系统的有效性，仿真结果表明，该方法分割精度高，具有很强的稳健性。
　　关键词：血液图片；图片分割；分水岭；图像处理
　　
　　Red and white blood cell count pictures
　　Abstract
　　Many clinical disorder performance for white blood cells populations, swelling or white blood cells in the nucleus shape and the number change, so the number of white blood cells and the shape of the research has important significance. But because the dyeing conditions, smear preparation, image source, sampling of light conditions between the cell differences and overlapping, adhesion situations, which makes the white blood cells count and recognition is further analysis are difficult. For this, will become a single cell adhesion cell division, become medical image processing must solve the problem. This paper, based on the MATLAB7.6 image processing and segmentation, accurate picture processing, the watershed algorithm and threshold segmentation to realize, in the existing research on the basis, the key based on digital image processing technology to solve the cell count this microscopic image of a train of thought, combined with the main characteristics of blood red blood cells, to set the goal and requirements, design and realize a fast and effective blood red blood cell number microscopic image to statistic system, and through the experiment the effectiveness of the prototype system, and the simulation results show that this method had high precision, and has a strong robustness.
　　Key words：Blood picture; Image segmentation; Divide; Image processing
　　
　　目录
　　
　　摘要 I
　　Abstract II
　　第一章引言 1
　　1.1 选题的依据及意义 1
　　1.2 国内外研究现状及发展趋势（含文献综述） 1
　　1.3 本论文研究内容 2
　　第二章血液图片白细胞分割 3
　　2.1白细胞识别的流程 3
　　2.2 RGB转换到HSV 3
　　2.3 HSV图像处理 4
　　2.3 将处理后的HSV 图像转换为RGB 7
　　第三章血液图片红细胞分割 9
　　3.1 红细胞分割的流程 9
　　3.2血液图片使用bwlabel算法进行处理 9
　　3.3血液图片使用分水岭分割方法分割红细胞 13
　　3.3.1分水岭分割的原理 13
　　3.3.2具体实现分水岭算法 14
　　第四章结束语 16
　　参考文献（References） 17
　　致谢 18
　　附录 19

以上为本篇毕业论文范文 血液图片红、白细胞计数的介绍部分。

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