基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法

细胞图像的分割用过不少法子，这套基于阈值+边缘+形态学+种子点的组合方案还挺顺手的。尤其是内置了一个 Matlab GUI 界面，点点按钮就能跑，省了不少调参时间。 操作逻辑清晰：先用阈值分割做个初步过滤，边缘检测把轮廓勾勒出来，再来形态学补洞、去噪，靠种子点区域增长把细胞区域划得更精准。每一步都能看结果，调试起来也直观。 整个流程算是比较“笨办法里的精细活”，适合那种细胞边缘不太规整、背景又有点噪的图。用 Matlab 写的，好上手，而且代码结构也挺清爽。GUI 界面里几个关键参数也都暴露出来了，想改也方便。 想深入的可以看看这几篇相关文章，像是基于阈值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

在MATLAB中，形态学图像操作是一种基于图像的几何结构的处理方式，用于形态学操作的核心步骤包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。这些操作在图像分割、去噪、图像边缘检测中有广泛应用。 腐蚀：缩小图像中的白色区域，突出背景。 膨胀：扩大图像中的白色区域，适用于去除细小噪声。 开运算：先腐蚀再膨胀，用于平滑边缘。 闭运算：先膨胀再腐蚀，用于填补细小的黑色空洞。 这些形态学操作在MATLAB中可以通过imdilate（膨胀）、imerode（腐蚀）、imopen（开运算）、imclose（闭运算）等函数实现。在实际应用中，可通过改变结构元素的大小和形状，控制图像处理的效果，以实现最佳图像增强或分割效果

这段程序利用小波模极大值进行图像边缘检测，同时实现图像的膨胀、边缘跟踪和分割。欢迎对程序进行批评和指正。

【细胞分裂】利用形态学算法开发的matlab源码，可用于红细胞计数，并提供了直观的GUI界面。

这是一个用Matlab实现的基于学习的活动轮廓分割方法，经过验证可以成功运行。

随着农产品质量要求的提高，基于形态学的方法成为了检测水果和蔬菜缺陷的一种有效工具。这种方法利用MATLAB编程实现，能够精确识别和分析产品表面的各种缺陷，为农产品加工和质量控制提供了可靠的技术支持。

利用形态学方法实现叶片面积和周长的测量是一种有效的技术手段，特别适用于matlab环境下的应用。这种方法结合了图像处理和数学建模，能够精确计算叶子的形状特征。

MATLAB 提供丰富的图像分割代码和图形用户界面，使图像分割操作更加便捷和高效。