白细胞分类图像处理系统.doc

　　白细胞分类图像处理系统 　　分类号 密 　　级 　　UDC注1 　　学 位 论 文 　　白细胞分类图像处理系统 　　（题名和副题名） 　　（作者姓名） 　　指导教师姓名 副教授 　　（职务、职称、学位、单位名称及地址） 　　申请专业学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士工程领域名称 软件工程 　　提交论文日期 2012.10 论文答辩日期 2012.11学位授予单位和日期 　　答辩委员会主席 　　评阅人 　　2012年 10月15 日 　　注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号 　　独 创 性 声 明 　　本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 　　签名： 日期：年月日 　　论 文 使 用 授 权 　　本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 　　（必威体育官网网址的学位论文在解密后应遵守此规定） 　　签名： 导师签名： 　　企方导师签名： 日期： 年月日 摘 要 　　作为机体防御系统的一个至关重要的组成部分，白细胞是判断疾病有误、疾病种类以及疾病严重程度的重要基础，而且医院血常规检测中也常常将白细胞的计数和分类作为辅助诊断的一种重要方法。二三十年前，白细胞人工检测分类识别阶段存在两方面问题：一方面，研究人员的工作量大，而且机体疲劳会导致检测结果的误判另一方面，测试分析经常受到研究人员经验和视觉分辨的限制，缺乏客观标准，其准确性、一致性较差。最近的十几年内，随着图像处理技术的飞速发展，其在医学图像处理领域中的应用也越来越广泛越来越深入。图像处理技术不仅仅能够将各种先验经验知识用于细胞形态结构的分析，而且能够充分利用计算机和各种成像仪器（比如摄像机）来模拟人的视觉机理，进而完成对周围环境信息提取和处理。结合新兴的图像处理技术以及日益更新的工业设计技术而建立起来的白细胞分类图像处理系统以其定量性、直观性、高效性、精确性以及广泛的实用性成为各类临床疾病早期诊断的强有力辅助手段。鉴于此，本文的研究目的在于开发一套针对血液细胞图像中常见类型白细胞的自动检测分类系统。 　　立足于国内外前沿研究状况，在深入分析已有血液细胞自动检测分类系统各项性能指标的基础上，本文综合应用彩色细胞图像采集、图像分割、特征选取与提取以及分类器设计等技术，最终形成了一个完备的白细胞分类图像处理系统。 　　本系统使用高倍光学显微镜和彩色CCD摄像机来获取原始血液细胞图像，然后利用图像采集卡对获取的原始血液细胞图像进行数字化处理，并将相应的图像数据输入计算机进行相关的图像分析处理，最终完成对血细胞图像中五种常见类型白细胞的自动分类识别。本系统研发的目的在于将难以观察的血液细胞显微图像转化为直观的便于观察分析的数字图像，然后结合病人的病历数据资料信息，主治医师便可给出更为可靠的诊断策略。 　　本文在血液细胞图像分割阶段,通过对一般分水岭方法进行深入的研究并模拟自然界梯田灌溉的方式，提出了一种改进的基于“湖泊”区域合并的分水岭算法，在一定程度上解决了常用的灰度阀值分割算法中的过分割问题。同时，针对不同类细胞严重聚集的图像，可以通过对不同类型阀值的修改来达到较为满意的分割效果在白细胞分类阶段，在研究常规支持向量机方法的基础上设计出了改进的k近邻点修剪支持向量机算法，有效去除混杂点，提高了分类器的分类精度与速度。最后，通过大量实验对该系统的实用性进行了验证。 　　关键词：白细胞，图像分割，特征提取，支持向量机， 分类识别 ABSTRACTIt is well known that leukocyte is an important component of the bodydefense system. It can be used as the judgment of diseases, also, thesevere degree of the diseases. So, the count and classification in bloodroutin