数字图像处理课设报告.docx
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数字图像处理课设报告
数字图像处理课程设计报告
细胞识别
第一部分
1、实验课题名称----------------------------------------------------------------------------------3
2、实验目的----------------------------------------------------------------------------------------3
3、实验内容概要----------------------------------------------------------------------------------3
第二部分
1、建立工程文件----------------------------------------------------------------------------------3
2、图像信息获取----------------------------------------------------------------------------------4
3、如何建立下拉菜单----------------------------------------------------------------------------6
4、标记Mark点------------------------------------------------------------------------------------6
5、二值化---------------------------------------------------------------------------------------------9
6、填洞------------------------------------------------------------------------------------------------9
7、收缩------------------------------------------------------------------------------------------------10
8、获取中心点--------------------------------------------------------------------------------------11
9、细胞计数-----------------------------------------------------------------------------------------13
10、All-steps-----------------------------------------------------------------------------------------13
11、扩展功能---------------------------------------------------------------------------------------14
第三部分
12、各步骤结果和错误举例--------------------------------------------------------------------16
第四部分
13、心得体会----------------------------------------------------------------------------------------22
第一部分
1、实验课题：
细胞识别
2、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。
3、实验内容概要：
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、获取中心点、计数等过程完成实验目的。
第二部分——实验具体步骤
1、建立工程文件
1 新建MFC工程项目：
--MFCAppWizard、工程名
2 拷贝cdib.h，cdib.cpp到工程文件夹，再向工程里添加
3 doc.h添加变量：
m_lpDib和头文件#include”cdib.h”
4 doc.cpp:
变量（m_lpDib）的new、delete
5 doc.cpp:
Serialize（）
2、图像信息获取
1 读取图像参数View.cpp:
OnDraw（）m_pDib->Draw（）
如果图像不为空的话，那么就执行如下主要代码：
2 点击
键，建立类向导，在messages中添加OnInitialUpdate（）函数，添加代码实现对自动打开固定图片。
3 通过鼠标右击，点击建立类向导，在messages中添加OnMouseMove（）函数，添加代码实现获取所要信息，即实现鼠标在图像任一位置移动时可以直观的读取相对应位置的信息。
可以在屏幕上显示鼠标所指点的坐标以及RGB、HSI和灰度值，通过HSI的可以选取合适的阈值来找到细胞以及边界。
4 为了RGB图像转化为人眼更容易识别的HSI模型，我们可以通过添加成员函数RgbtoHsi来实现这一功能。
HSI模型与RGB模型的转化关系
（添加函数时，可以右击类窗口中的view.h，选中addmemberfunction，之后选择函数的返回值类型和函数描述，其它默认不变）
确定后在里面添加实现函数功能的代码。
3、添加下拉菜单
在resourceview那栏的找到菜单按键设置
双击，后在里面添加所需按键
每个按键的ID号为注意在填写为IDR_加菜单大写。
之后右击按键，建立类向导添加按键所需函数
4、标记mark
分为四步
1.找出mark（red）点和maybemark（blue）点
2.将maybemark（blue）点变成mark（blackred）点
3.将mark（blackred）点变成edge（yellow（fullred&&fullgreen））点
4.edge点滤波
基本思想：
Mark点指的是我们要寻找的细胞内的点。
我们先获取每一个像素点的RGB分量，然后我们将其转化成HSI分量，将H分量进行归一化，因为S的范围是0到1，所以我们要进行尺度的一致，这样才具有可计算性。
然后我们通过每个像素点的H分量和S分量的值与细胞内部的H分量和S分量计算欧几里得距离，设定一个Mark门限值（我们这里将MarkDoor设置为0.09，大家可以行设置合适的参数），小于这个门限值我们就当做是细胞的内部，然后对细胞进行标记（Red）。
还需要设定一个MaybeMark门限值（我们这里将MaybeMarkDoor设置为0.15，大家可以行设置合适的参数），我们大于Mark门限值小于MaybeMark门限值时，我们暂时看成是细胞，我们进行MaybeMark的标记（Blue）。
否则的话，我们需要考虑，一些不是Mark和MaybeMark点的*lpSrc==0我们区别一下赋值为1，*lpSrc==255我们区别一下赋值为254，*（lpSrc+1）==255我们区别一下赋值为254.这样的话，我们在后面判断是否为Mark点的时候，我们只需要判断*lpSrc是否为0就可以了，判断MaybeMark点时只需要判断*（lpSrc）是否为255就可以了。
对于边缘的判断只需要判断*（lpSrc+1）是否为255就可以了。
将细胞标记为Mark用红色（255,0,0）标记出来，将可能是的细胞标记为MayBeMark用蓝色（0,0,255）标记出来。
将MayBeMarkToMark的区域用亮红（128,0,0）表示，将不可能是细胞的区域、细胞边界分别用绿色标记出来。
操作过程:
（1）根据H、S的欧几里得距离sqrt（s2+h2）来大致的确定哪些是细胞（Mark）和可能是细胞（MaybeMark）的点。
（2）根据MaybeMark点周围的情况，如果它的上下左右四个方向有Mark点，则将MaybeMark点变成Mark点。
（3）用Sobel算子来做边缘的提取边界（0,255,255）（255,255,0），使用3*3的模板，使用欧几里得距离来判断是否为边缘。
两种Sobel算子如下：
主要代码如下：
doubletmp1=pixel[0]+2*pixel[1]+pixel[2]-pixel[6]-2*pixel[7]-pixel[8];
doubletmp2=pixel[0]+2*pixel[3]+pixel[6]-pixel[2]-2*pixel[5]-pixel[8];
doubleedge=sqrt（tmp1*tmp1+tmp2*tmp2）;
if（edge>edgeDoor）*（lpDst+1）=255;//Sobel判断该点是否edge//edgeDoor=40
（4）edge滤波
就是去除全边缘点（四周都是背景或边缘）（强度为5）
5、二值化
基本思想：
将原有彩色图像变换为二值图像，其中细胞0X80（128）用Gray（灰色）标记出来，边缘0xF0（240）用Bright（亮色）标记出来，其他表示为0。
主要代码：
6、填洞
将细胞中或者细胞相邻的地方的较小的背景填成细胞的背景，填完的细胞背景的灰度值是129，因为都被访问过了，然后将边缘去掉。
填洞的基本思想：
首先将细胞或边缘内的黑点置为vistied=0x01，以该黑点为中心，在其上下左右侧进行访问是否有未访问的黑点，若有则将上方黑点压栈，且上下左右侧的黑点置已访问。
将堆栈顶端的数据弹出，作为新的种子进行扩散，即以该元素为基点，判断其周围是否存在未访问黑点，若有则继续压栈，重复操作。
直到找到最后一点，此点四周均不存在未访问黑点，结束访问。
若洞像素数小于100大于50，洞内像素数及其初进栈的点（56,（409,222））时，则进行填洞。
填洞的过程就是将非mark点转化为mark点。
主要标记访问代码：
填洞函数主要代码分析：
填完洞后，进行下面操作：
如果图像中只有已访问黑点0x01则将其恢复成0；如果图像中只有Edge点0xf0则将Edge置为黑点。
这样图像中只有黑色的背景以及灰色的细胞mark（0x80）点。
主要代码：
7、收缩
收缩的目的是为了方便计数。
通过扫描图像，对图像进行预先的3次腐蚀，判断所生成边界点，然后根据原理判定是否标注该点，存放所标志的中心点，便于统计细胞个数及计算细胞半径。
由Mark生成边界，我们有四邻域生成边界和八邻域生成边界。
判断该点是否为Mark点，如果是Mark点的话，我们判断i、j是否是我们选取图片的边界，如果是的话，我们将该点变成边缘点，否则我们判断它的上下左右（周围八个点）是否有非Mark点，如有有，则将这边变成边缘点，反之，不变。
8邻域收缩操作代码（4邻域与8邻域思想相同）：
8、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。
操作过程如下：
1 首先我们要去除访问标志，是我们先前一次在判断是否需要保存点的时候（MarkIt（inti,intj）），我们将边缘点都标记成访问过了，这时在处理下一次遍历图片发现中心点的时候，我们要进行判断点是否要保存就没有办法做了，所以在没进行一次图片的遍历之前我们都需要去除访问标志。
主要代码：
*lpSrc&=NO_VISITED;//0xfe//清
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