【细胞分裂】利用形态学算法编写的红细胞计数matlab源码（包含GUI界面）

提出了一种基于阙值、边缘、形态学和种子点的细胞图像分割方法。该方法将图像二值化，提取边缘，并应用形态学操作来填充孔洞并去除噪声。然后，通过种子点选择和区域生长来分割细胞。该方法实现了鲁棒和准确的细胞分割，可用于各种细胞图像。

【细胞分割】基于分水岭算法的细胞分离计数matlab程序及GUI.zip

随着技术的不断进步，基于形态学算法的水果大小检测matlab源码及GUI已经成为研究的热点。这一工具提供了一个简单而有效的方式来分析和识别不同类型的水果，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。用户可以通过GUI界面轻松操作，对水果的大小进行精确测量和分析。

随着农产品质量要求的提高，基于形态学的方法成为了检测水果和蔬菜缺陷的一种有效工具。这种方法利用MATLAB编程实现，能够精确识别和分析产品表面的各种缺陷，为农产品加工和质量控制提供了可靠的技术支持。

利用形态学方法实现叶片面积和周长的测量是一种有效的技术手段，特别适用于matlab环境下的应用。这种方法结合了图像处理和数学建模，能够精确计算叶子的形状特征。

尽管物体检测已在多个行业产生影响，但在使用巴氏涂片显微镜检测癌细胞方面仍存在挑战。本项目引入了一种机器学习算法，能够在检测和裁剪感兴趣区域（ROI）之前自动检测异常细胞特征。使用宫颈细胞的数字图像，我们通过以下三个关键步骤实现ROI的自动识别：（I）应用于RGB显微照片的非线性过滤器；（II）基于图的聚类（Felsenszwalb算法）；（III）Isodata二进制分类定义超像素。该过程的平均精度达到92%，平均召回率为95%。这一算法是未来智能显微镜电动载物台的核心驱动力，能够扫描完整的载玻片。详见Efficient_Graph_Poster_19.pdf。

这是一个关于如何使用Matlab处理数字图像的程序介绍。共有11章涵盖编队、像素增强、傅里叶变换、频域处理、图像修复、几何学、形态学处理、特征图像分割和分类。每章都包含示例和练习，确保在运行代码前安装了Matlab的图像处理工具箱。

该程序实现了 2 种基于顶帽的血管分割算法，可通过“处理”菜单使用。需要输入彩色眼底图像和蒙版图像。如果需要将分割结果与人工分割图像（黄金标准）进行比较，还需输入黄金标准图像。可在批处理模式下批量打开图像、蒙版和黄金标准图像。

Matlab中实现了数学形态学细化算法，主要采用了击中-不击中循环算法。同时还包括了Matlab自带的细化函数实现，尽管击中-不击中算法的运行速度不如Matlab自带函数快，但其原理清晰，与冈萨雷斯版教材中的细化方法吻合。