2、图像阈值处理与角膜内皮细胞分析新方法

图像阈值处理与角膜内皮细胞分析新方法

在图像分析领域，阈值处理是一项关键技术，它在细胞图像的分割和分类中起着重要作用。同时，角膜内皮细胞的研究对于眼科诊断也具有重要意义。下面将详细介绍自适应窗口阈值算法以及基于细胞边长变异系数的角膜内皮网格结构因子。

自适应窗口阈值算法

在细胞图像分析中，阈值的选择对于准确分割细胞至关重要。传统的阈值选择方法通常直接使用均值作为阈值，或者基于均值进行加法或乘法运算来确定阈值。具体公式如下：
- (T = m)
- (T = a · m)
- (T = m + b)
- (T = a · m + b)

其中，(a)和(b)为常数。然而，通过大量随机测试发现，这些方法难以在数据库中实现良好的细胞分割，并且对所选常数较为敏感。

为了解决这个问题，提出了自适应窗口阈值方法。该方法使用两个阈值(T1)和(T2)，且满足(T1 < m < T2)。其原理是基于人类视觉对高对比度更为敏感，而单一阈值在均值附近（分布的最大值附近）会导致相似值之间出现差异，不太合理。

具体计算公式如下：
[
XB_{x,y} =
\begin{cases}
1 : |m - X(x,y)| < TS \
0 : 其他情况
\end{cases}
]

其中，(TS)是根据标准差为每个细胞核自适应计算的阈值：
(TS = k · std(X^*(x,y)))

对于常数(k)的选择，通过实验发现，当(k)取值在((1.1 - 1.2))范围内时，能够较好地分离非典型和正常