1、人體白細胞的計數和質量是臨床診斷的重要依據.目前國內大多數醫(yī)院的血液白細胞的檢驗以人工操作為主,由于受到各種人為因素的影響,使得白細胞的檢測質量和效率受到一定的影響.將計算機圖像處理和神經網絡理論用于白細胞的檢測,可以提高白細胞檢測質量和效率.該文研究了用于白細胞識別的圖像分析系統的結構和性能,提出了以顯微鏡、微機和彩色CCD攝像機為主體,應用計算機數字圖像等技術實現白細胞分類的實用化系統結構.該文的主要研究工作是白細胞顯微圖像分析,綜

2、合應用微機控制技術、嵌入式系統技術、數字圖像處理技術、小波分析、數學形態(tài)學和神經網絡理論,圍繞著白細胞顯微圖像分析系統的信息化、自動化程度中的幾個關鍵問題做了以下幾方面的研究:1.建立以彩色CCD攝像機成像,計算機進行處理的血細胞自動分類系統模型.2.實現血細胞的定位檢出和區(qū)域分割.3.對血細胞圖像進行數學形態(tài)學,彩色光密度和紋理特征的提取.4.運用BP神經網絡建立白細胞圖像識別分類器,進行網絡訓練.5.嵌入式Linux顯微鏡數控平臺控