2025年面向生物医学的显微镜图像分割与分析技术研究.pdfVIP

以铜为镜，可以正衣冠；以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。——《旧唐书·魏征列传》

面向生物医学的显微镜图像分割与

分析技术研究

显微镜图像分割与分析技术在生物医学领域发挥着重要

作用，可以帮助研究人员更好地理解生物体的结构和功能，

从而推动生物医学科学的进步。本文将探讨面向生物医学

的显微镜图像分割与分析技术的研究现状、方法和应用。

一、引言

生物医学显微镜技术的发展为生物细胞和组织的观察提

供了细致入微的方法。然而，由于图像的复杂性和噪声的

存在，直接从显微镜图像中提取有用的信息和进行精确的

定量分析是一项具有挑战性的任务。因此，显微镜图像分

割与分析技术的研究变得至关重要。

二、显微镜图像分割技术研究

显微镜图像分割技术旨在将图像分为具有相似特征的区

域，以提取感兴趣的生物结构或细胞区域。在生物医学领

域，常见的显微镜图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、

区域生长、聚类和图像分割等。

不飞则已，一飞冲天；不鸣则已，一鸣惊人。——《韩非子》

阈值分割是一种简单且常用的分割方法，通过设定一个

阈值将图像像素分为目标和背景两个类别。然而，该方法

对于复杂背景、噪声和光照变化较大的图像效果较差。

边缘检测方法通过检测显微镜图像中的强度变化来提取

对象的边缘。这种方法对于具有清晰边界的显微图像效果

较好，但对于边缘模糊或复杂纹理的图像则表现不佳。

区域生长方法基于像素之间的相似性将图像分为连通区

域。该方法需要选择种子点，并在种子点周围生长具有相

似特征的区域。然而，在图像中存在大量的噪声和纹理时，

区域生长方法容易受到干扰。

聚类方法将图像像素聚成若干个不同的类别，然后通过

对类别进行合并得到分割结果。聚类方法通常需要对图像

进行预处理和特征提取，以便更好地表达图像中的信息。

图像分割方法是一种基于图论的方法，它将图像表示为

图的形式，并通过最小化图的切割或分割代价函数来得到

图像的分割结果。这种方法适用于复杂图像，但其计算复

杂度较高。

三、显微镜图像分析技术研究

饭疏食，饮水，曲肱而枕之，乐亦在其中矣。不义而富且贵，于我如浮云。——《论语》

显微镜图像分析技术旨在通过对分割后的图像进行定量

和定性的分析，提取有用的特征和信息。常见的显微镜图

像分析方法包括形态学分析、纹理分析、形状分析、目标

追踪和物体识别等。

形态学分析方法利用数学形态学的概念，对显微图像中

的目标进行形态特征的计算和衡量。该方法可以提取出目

标的形状、大小、密度等特征，有助于识别和分类。

纹理分析方法用于研究显微图像中的纹理特征，可以通

过计算纹理统计信息来表征图像的纹理特征。常用的纹理

分析方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。

这些方法可以帮助研究人员从显微图像中提取出纹理特征，

实现对目标的纹理描述和分类。

形状分析方法用于对显微图像中的目标进行形状特征的

提取和建模。常见的形状分析方法包括边界描述子、强度

投影、轮廓分析和分形维度等。这些方法可以帮助研究人

员定量和定性地描述和比较显微图像中的目标形状。

目标追踪方法可用于对显微图像中的目标进行运动轨迹

的跟踪和分析。目标追踪技术通常基于目标的特征点或模

吾日三省乎吾身。为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?——《论语》

型进行。该技术可用于研究细胞运动、细胞分裂、细胞迁