细胞图像处理技术附其在VisualBasic中应用.docVIP

细胞图像处理技术及其在Visual Basic6.0中的应用 刘欢（学号：51041300069，导师：张红锋） 摘要：利用计算机软件对图像进行处理，特别是对一些特定的科学图像作定性和定量的分析，是计算机图像科学以及机器视觉领域的发展趋势。本文介绍了当前比较流行的图像处理技术和实现方法，结合细胞测量、细胞检验和细胞统计等生物学需求，利用Visual Basic6.0作为开发软件，探讨了细胞图像处理软件的开发和利用，并讨论了细胞图像处理技术的发展前景。 摘要：细胞图像处理，细胞测量，Visual Basic 计算机图像处理的现状 本世纪20年代，人们第一次通过对图像进行编码，开始进行对自然图像数字化的研究。大型计算机出现以后，人们开始利用计算机来改善图像。从图像增强和复原，到较为复杂的数字图像质量处理，再到机器视觉，经过多年的发展，数字图像处理技术在20多年的时间里迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科。现今计算机图像处理技术已经越来越多地应用到包括空间技术开发、生物医学、X射线图像增强、光学显微图像分析、遥感图像分析、粒子物理、人工智能和工业检测等方面。 细胞图像处理技术是计算机图像处理技术中的一种。其特点是运用计算机编程和数学方法，对细胞图像进行运算和智能化处理，实现对图像中细胞信息的提取、测量和统计。使用计算机处理细胞图像，可以达到对细胞边界的精确定位，实现对细胞面积、灰度、数量等信息的精确和快速检测，从而定性和定量地获取需要的研究数据。 现今通常使用一些开发软件，如C++、VB、Perl和Metlab等工具，来实现自定义开发科研中需要的细胞图像处理软件。其中，Visual Basic是一种简单和易懂的开发工具。并具有可视化开发、面向对象等特点。本文将讨论如何在Visual Basic6.0环境中实现对细胞图像处理软件的开发。 图像信息的数字化 图像信息矩阵 为了让计算机能够处理图像信息，我们必须首先将照片、图纸等图像信息数字化。设连续图像f(x,y)经过等间隔抽样以后，可以用一个离散量组成的矩阵来表示 矩阵中的每一个元素称为象素。f(x,y)代表(x,y)点的灰度值，即亮度值。对于N×N的象素，具有G级灰度级时，则存贮此图像所需的位数为b，它的单位为比特，即 b=N×N×m 例如，灰度级G=64级（6bit）的128×128图像需要98304个存贮位，图像的清晰度主要取决于N和m，这些参数越大，数字阵列对于原图像的近似就越好，但是存贮量以及由此而引起的计算量也作为N和m的函数而很快地增加。 2.2 Windows系统位图 实际情况下，我们主要在Microsoft公司的Windows系统中进行图像的处理操作。在Windows中我们观测细胞图像的显示屏幕以及打印机等其实都是属于“光栅设备”。在光栅设备中，一幅图象由多条扫描线以及能访问的单独像素构成。 从图象的种类来讲，Windows中存在两种位图，一种叫与设备有关位图(或叫设备相关位图)，另一种叫与设备无关位(或叫设备无关位图，或DIB)。除非特别声明，Windows中的位图都是与设备有关的位图。在图像处理编程的领域我们常常使用设备无关位图。区别与设备有关位图和与设备无关位图的重要依据是，判断该位图是否具有句柄。具有句柄的位图便是与设备有关的位图，因为它是GDI对象之一。常见的BMP图象则属于与设备无关的位图。一般叫做“BMP图象”或者叫做“DIB”，它是一种数据的组织方式，并非GDI绘图对象。 可以把与设备无关位图理解为对与设备有关位图数据的一种标准格式的数据保存方式。这种位图文件会在文件头上放置文件的组织信息，用以描述文件的结构。文件头后面紧跟着的是图象的颜色数据。由于这种机制的存在，使得与设备无关的位图可以在各种设备之间进行读写。 在图像处理的编程中，我们通常使用DIB，以获得数据的互通以及实现对图像象素更快的访问。DIB文件的组成分为三大部分，它们分别是：BITMAPFILEHEADER、BITMAPINFO以及文件的数据部分。DIB的文件头主要由两个部分组成，即BITMAPFILEHEADER和BITMAPINFO。而BITMAPINFO又分为BITMAPINFOHEADER和RGBQUAD两个小部分。其中，BITMAPFILEHEADER主要记录了DIB文件大小以及结构有关的信息。BITMAPINFOHEADER结构主要记载了数据区的大小及颜色信息。RGBQUAD结构存贮颜色信息，所描述的颜色值用来产生调色板。 由于要读取位图的基本信息，所以首先要定义一个BITMAP结构的变量，然后利用这一变量来接受位图的基本信息。以下代码在Visual Basic环境中定义了一个DIB图像的基本结构： Private Type BITMAPINFOHEADER b