基于SDD、Otsu 和自适应阈值的U2OS 细胞图像分割算法研究对比附matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布 · 124 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab #开发语言

图像处理专栏收录该内容

871 篇文章

订阅专栏

本文比较了SDD、Otsu和自适应阈值在U2OS细胞图像分割中的应用，评估了它们在准确性、计算效率和噪声鲁棒性的性能。SDD准确但计算复杂，Otsu速度快但对噪声敏感，自适应阈值两者兼具。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将图像划分成具有独立含义的区域。在生物医学领域中，图像分割在细胞图像分析中起着关键作用，可以帮助研究人员定量分析细胞形态、数量和分布等信息。本文将重点研究并比较基于SDD、Otsu和自适应阈值的U2OS细胞图像分割算法。

SDD（Spatial Distance Distribution）是一种基于空间距离分布的图像分割方法。它通过计算图像中各像素点与其周围像素点之间的空间距离，将图像分割成不同的区域。SDD算法的步骤包括：首先，计算每个像素点与周围像素点之间的距离；然后，根据距离计算结果对图像进行分割；最后，根据分割结果进行后续的细胞形态分析。

Otsu算法是一种基于灰度级别的图像分割方法。它通过计算图像中不同灰度级别的像素点的方差和类间方差，找到一个最佳的阈值，将图像分割成两个区域。Otsu算法的步骤包括：首先，计算图像中每个灰度级别的像素点的频率分布；然后，根据频率分布计算类内方差和类间方差；最后，选择一个使得类间方差最大的阈值，将图像分割成两个区域。

自适应阈值算法是一种基于局部像素灰度的图像分割方法。它通过计算图像中每个像素点周围区域的平均灰度值，将图像分割成不同的区域。自适应阈值算法的步骤包括：首先，选择一个合适的窗口大小，用于计算每个像素点周围区域的平均灰度值；然后，根据平均灰度值和像素点的灰度值进行分割；最后，根据分割结果进行后续的细胞形态分析。

在对比这三种算法时，我们可以从以下几个方面进行评估：准确性、计算效率和对噪声的鲁棒性。准确性是衡量算法分割结果与真实分割结果的一致性，计算效率是衡量算法运行时间的快慢，对噪声的鲁棒性是衡量算法对图像噪声的抗干扰能力。

根据以往的研究成果，SDD算法在准确性方面表现出色，能够较好地分割细胞图像。然而，由于其计算复杂度较高，导致其计算效率相对较低。Otsu算法在计算效率方面具有优势，但在处理噪声方面表现一般。自适应阈值算法在计算效率和对噪声的鲁棒性方面都表现较好，但在准确性方面稍逊于SDD算法。

综上所述，基于SDD、Otsu和自适应阈值的U2OS细胞图像分割算法各有优势和劣势。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的算法。如果准确性是首要考虑因素，可以选择SDD算法；如果计算效率是重要考虑因素，可以选择Otsu算法；如果对噪声的鲁棒性是关键考虑因素，可以选择自适应阈值算法。未来的研究可以探索将这些算法进行组合或优化，以提高细胞图像分割的准确性和计算效率。

📣 部分代码

function [F,Pre,Recall,TP,FP,FN,numo]=cell_measures(I,G)% if max(max(I))>0TP=0;FP=0;FN=0;[xg,yg]=size(G);G(1,:)=0;G(xg,:)=0;G(:,1)=0;G(:,yg)=0;G=bwareaopen(G,15,4);I=bwareaopen(I,15,4);[L1,~]=bwlabel(I,4);S=regionprops(L1,'Centroid');Centroids=cat(1,S.Centroid);[numfp,~]=size(Centroids);xs=Centroids(:,1);ys=Centroids(:,2);[L,num]=bwlabel(G,8);numo=num;R1=logical(zeros(size(G))); for i=1:num    R=logical(zeros(size(G)));    R(find(L==i))=1;%     figure,imshow(R),hold on,plot(xs,ys,'r.','MarkerSize',25);    bwg=bwboundaries(R,4,'noholes');    [in,on]=inpolygon(xs,ys,bwg{1}(:,2),bwg{1}(:,1));    if numel(xs(in))>1 %         TP=TP+1;        FP=FP+numel(xs(in))-1;        numfp=numfp-numel(xs(in))-1;    elseif numel(xs(in))==1 %        TP=TP+1;        numfp=numfp-1;    end    if numel(xs(on))>0 %        FP=FP+numel(xs(on));        numfp=numfp-numel(xs(on));    end    if numel(xs(in))==0        FN=FN+1;       end    end FP=FP+numfp; Pre=TP/(TP+FP); Recall=TP/(TP+FN); F=Pre*Recall*2/(Pre+Recall);% end