學生物和醫學最煩人的可能統計細胞數目是排名很前的了，因此有款軟體叫imageJ的在這方面就給予了很大的幫助，本著學習的態度，本人花了兩天的時間將細胞統計的功能做了復現，接下來就是方案解釋與實現的過程，不想看我廢話的可以直接跳到文末有介面圖和整體實現流程。

本人使用的平臺是MATLAB2017b，下載地址我將放在文末，而matlab這個軟體不需要我多說，它是一款很強大的軟體，因此我也將用它來實現模仿imageJ的功能軟體設計，這一章節主要是對遇到的問題做下分析與探討解決方案，具體實現過程在下一篇。

我們看圖說話，第一張據說是血細胞的圖片，我也不是學生物的，不太懂，第二很張據說是什麼細胞小核啥的。大家不難發現它們的共同點都是細胞巨多，一個個數要數到天黑，此時如果使用軟體將會大大減少工作量，動動滑鼠1

血細胞

細胞小核

    我來介紹下如何實現這個功能，本文的方法比較粗暴，沒有用到什麼分水嶺的方法，而是簡單的使用了二值化然後通過計算連通域的數量最終得出細胞數目。但是有個很棘手的問題，細胞連在一起怎麼辦？那還數什麼，不用急，細胞連在一起但是細胞核不連在一起呀，所以本文是通過二值化，只提取細胞核。

    拿下圖細胞分裂的圖片來舉例說明，可以看出染色較深的地方是細胞核和染色體，但是有的細胞染色較深有的較淺，很難分辨出來。

原圖

     接下來將三通道的彩色圖轉換為單通道的灰度圖，如下圖，此時問題就更加明顯了，可以看出有些地方的細胞核其實和其他深色地帶的細胞質的顏色是一樣的了，這樣會導致使用全域性二值化時沒辦法分辨出來，如下圖。

    而此時本人使用一種方法，就是通過USM銳化，還真別說，用了之後感覺這是神技啊，對於這些的銳化提高對比度的效果也太好了吧，如下圖就是通過銳化後的灰度圖，他下面那張是全域性二值化的圖，我敢用人格擔保，真的不是為了誇大這個方法而故意把上面那個二值化圖弄得好像一坨米田共那樣的。

    USM銳化其實理解起來是真的非常簡單，無非就是通過高斯模糊，然後通過一條小學生都可以理解的公式將原灰度圖和模糊後的圖片融合在一起，就可以實現銳化的效果，雖然公式看著簡單，但是我真的對提出這個公式的那位大神五體投地，它真的好簡潔好美。

（灰度影象-w*高斯模糊影象）/（1-w） 其中w是銳化的程度。通過這條公式，圖片看起來會更清晰，而且細胞核和細胞質的分界也越來越明顯。其中高斯模糊的方法可以參看本人的另一篇文章

最終通過MATLAB自帶的連通區域檢測函式檢測二值化後的影象中的連通區域就可以得到細胞數，如下圖

具體實現流程：

1、載入圖片

2、將rgb彩色圖轉換成灰度圖

3、通過高斯模糊將原影象模糊

4、通過USM銳化將原影象對比度提高

5、通過全域性二值化的方法獲取細胞核

6、通過連通區域檢測獲取細胞核的數目

matlab2017b下載地址：https://pan.baidu.com/s/1m9qo4Sbk9q_lyB-9vfx61w

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