图像中的感染白细胞检测

Question

你好，我是matlab的初学者，也是我家庭作业的一部分。我需要在图像中检测被感染的白血球，并数一数被感染的白血球的核大小和颜色的蓝色。

原始图像

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解释图像：

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所以我试着分离出被感染的白细胞，然后检测出被感染的白细胞，但是我被困住了，不知道该怎么做，我会写我的代码，并提到我卡在哪里，如果三种方法是另一种方法来做这个请求帮助

1. 将图像从RGB转换为YcBcR空间颜色，以检测其销售情况 imread('D:\Users\FADI\Desktop\cells\cells1.jpg')；CopyOfOrgenalImg = OrgenalImg；YcbcrImage = rgb2ycbcr(CopyOfOrgenalImg)；cb = YcbcrImage(:，:,2)；cr = YcbcrImage(:，:,3)；r，c，v= find(cb>=77 & cb<=127 & cr>=133 & cr<=173)；index1 = size(r,1)；为i=1:index1 CopyOfOrgenalImg标记白细胞像素%(r(I)，c(i)，:) = 255；标题(“白细胞”)； 白细胞图像：

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2.在这里，我试图将白细胞图像转换为灰色grayscale，以删除和删除不需要的形状，但我无法找到方法来做到这一点，所以请帮助我，我如何继续我的家庭作业，以检测和计数与细胞，如果有其他方法做这个请求，让我知道，提前感谢任何帮助。

Answer 1

您可以尝试根据蓝色通道对图像进行阈值化，以识别与每个单元格相对应的区域。对于一项非研究/家庭作业练习，只要有一个精心选择的阈值(下面的代码为0.66)，这可能就足够了。然后，您可以遍历每个连接的组件，并根据该区域做出决策。在现实世界中，你会训练一个基于某种形状描述符的系统，但是如果你只有2个例子图像，像这样的硬编码的启发式看起来是不可避免的。

这里有一个解决方案：

INFECTED_AREA_THRESHOLD=3000; 

img=double(imread('\cell.jpg'))./255;
blueness=img(:,:,3)./(img(:,:,1)+img(:,:,2)+img(:,:,3));
blueness=blueness./max(max(blueness));
cellmask=blueness<0.66;

cellmask=bwfill(~cellmask,'holes');

map=bwlabel(cellmask);
labels=setdiff(unique(map),0)';

infectedcomponents=zeros(size(img,1),size(img,2));
areas=[];
infected=0;
for thislbl=labels
    connectedcomp=(map==thislbl);
    thisarea=sum(sum(connectedcomp));
    areas=[areas; thisarea];
    if (thisarea>INFECTED_AREA_THRESHOLD)
        infected=infected+1
        infectedcomponents=infectedcomponents | connectedcomp;
    end
end

imshow(rgb2gray(img).*infectedcomponents);
title(strcat(num2str(infected),' infected components detected'));
sort(areas)

以3000为阈值的决定是通过检查可变“区域”中组件/单元区域的列表来作出的。蓝阈值0.66是经反复试验确定的。

样本输出：

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