1. 毕业设计（论文）主要目标：
传统的细胞检测的方法就是在显微镜下观测细胞标本的形态并统计各类细胞的密度、总数量。
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术和模式识别技术的应用也越来越广泛，为了在传统的细胞检测中存在的效率低、准确度低等问题，人们逐渐将智能识别与分类技术引进到医学处理中，以实现快速、准确地识别出各类细胞的比例，提高细胞检测的效率。
本文针对对医学细胞图片的细胞识别统计的算法进行探索，希望通过传统的方法寻求到改进的识别统计方法，运用数字图像处理技术对处理红细胞图像，分割成单个细胞，提取特征，进行识别，给出科学的依据，判断是不是红细胞。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
首先全面调研国内外红细胞识别统计技术的发展和应用现状，接着对细胞图像进行预处理，对数字图像处理技术中的图像平滑、图像二值化、孔洞填充和腐蚀去噪声进行了系统研究，分析比对了各算法的优缺点，对图像进行去噪后，再综合运用孔洞填充以及图像腐蚀、膨胀等技术对图片进行处理，然后进行形态学分水岭算法分割，最后提取几何特征进行识别，分析细胞的生物特征和几何特征，生物特征主要是细胞的形状，几何特征主要是指细胞的周长、面积、长短轴、等效直径、圆形度和矩形度等。
将几何特征和生物特征进行数据对比，此来判断是不是红细胞。
3. 主要参考文献
[1]程蔚，郑洪庆;基于MATLAB的血液红细胞识别系统设计[J];机电技术;2016年06期;35-37
[2]古辉;吴佳丽;一种红细胞特征提取与分类识别的研究[J];浙江工业大学学报;2009年05期;480-485
[3]王树文;闫成新;张天序;赵广州;数学形态学在图像处理中的应用[J];计算机工程与应用;2004年32期;89-92
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