本文標題："圖像分段形狀分析細胞的圖像自動計量顯微鏡"
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圖像分段形狀分析細胞的圖像自動計量顯微鏡
邊界與輪廓——圖像分段法
當一個細胞的圖像呈明顯差別時，或當一些單值的頻率
最高的數值出現在光密度頻率曲線上時，就有可能挑選出恰
當的范圍，用圖表示區斷面，即找出細胞核和細胞質以及它
們的組成部分(空隙、空液泡等)之間的界線。當然，找出精
確的界線位置很重要，以便把界線測定中的誤差降至最低程
度。這種誤差不但降低面積和周長測量的精確性，而且干抗
形狀分析
形狀分析是采用多種算法用物體的界線來摘錄形態測定
結果。多種算法包括測定動差、采用確定方形、六角形界線
方法、預測并畫出形狀圖、壓縮界線和繪制草圖等。
光密度分布割面圖
通過測量動差和主軸線以后，只要把圖像數據排列(界
線之間)投射到這些坐標軸系上，形成一種稱為。光密度分
布剖面圖”的圖像，就可以獲得已經被證明在染色體分析方
面特別有用的進一步的測量結果(不可把這種光密度分布剖
面圖誤成為光密度直方圖)．在染色體分析中，用這些剖面
圖對著絲點定位。差接的(即不穩定的)光密度分布剖面也
已經由霍爾成功地應用于輻射學中的形狀分析，雖然
這一研究還未擴大到細胞學中的數字圖像處理。不過在這些
剖面圖上能獲得各種統計測量結果(直接的或差接的)，如
平均值、最頻值、一般偏差數、頻率曲線中的高峰程度、不
齊量等的測量結果。
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