1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
医学图像处理是近年来受到广泛研究的领域之一。在医学诊断中，图像处理技术能够大大提高医生的诊断准确性和效率。其中，血球目标的跟踪提取是医学图像处理中的一个重要问题。本文将介绍一种基于形态学处理的医学连续图像血球目标跟踪提取方法。
1、血球目标跟踪提取的背景
血球目标跟踪提取是医学图像处理中的一个重要问题。血球目标是指在血液中的不同类型的细胞，例如红细胞、白细胞、血小板等。在医学诊断中，对血球目标进行跟踪提取能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。例如，在白血病的治疗中，对血液中的白细胞进行跟踪提取能够帮助医生了解病情的发展情况。
目前，血球目标的跟踪提取主要依靠复杂的图像处理算法。这些算法通常需要对图像进行预处理、分割、特征提取等多个步骤。其中，形态学处理是一种非常常见的图像处理技术，它能够对图像进行形态学操作，例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。形态学处理能够对图像进行形态学变换，从而实现对图像的分割和特征提取。
2、基于形态学处理的医学连续图像血球目标跟踪提取方法
一种基于形态学处理的医学连续图像血球目标跟踪提取方法。该方法主要包括以下步骤：预处理、形态学分割、形态学特征提取、血球目标跟踪等。
2.1 预处理
在进行形态学处理之前，需要对图像进行一些预处理。预处理包括图像去噪、图像平滑等步骤。图像去噪可以使用一些常见的去噪算法，例如中值滤波、均值滤波等。图像平滑可以使用高斯滤波等平滑算法。通过预处理，能够去除图像中的噪声和不必要的细节，从而提高形态学处理的效果。
2.2 形态学分割
形态学分割是对图像进行形态学处理的过程。形态学分割通常使用形态学操作进行，例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。在文中，我们采用了开运算和闭运算两种形态学操作进行分割。开运算是指对图像进行先腐蚀后膨胀的形态学操作。开运算能够去除图像中的小物体和细节，从而提取出较大的目标。闭运算是指对图像进行先膨胀后腐蚀的形态学操作。闭运算能够填补图像中的空洞和断裂，从而提取出较小的目标。在形态学分割中，需要根据具体的需求选择合适的形态学操作和参数。在本文中，我们使用了开运算和闭运算两种形态学操作进行分割，并根据实验结果选择了最优的操作和参数。
2.3 形态学特征提取
形态学特征提取是指从形态学分割结果中提取具有代表性的特征。在本文中，我们使用了一些常见的形态学特征，例如面积、周长、凸包等。这些形态学特征能够反映血球目标的形状和大小等信息。除了常见的形态学特征之外，还可以使用一些深度学习方法进行特征提取。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对形态学分割结果进行特征提取。CNN能够学习到图像中的高级特征，从而提高血球目标的识别和跟踪效果。
2.4 血球目标跟踪
在形态学特征提取之后，可以使用一些跟踪算法进行血球目标的跟踪。常见的跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。这些跟踪算法能够根据前一帧的位置和速度等信息，预测下一帧中血球目标的位置。通过不断地迭代，可以实现血球目标的连续跟踪提取。
3.MATLAB核心程序
function [I2,plotx,ploty,Num,indxx,Lensx2,Lensy2]=func_tracking_multi_object(I0,I1);
[rows,cols]= size(I1);
[L,n] = bwlabel(I1);%计算连通域的标记
Num = n;
Xc = 0;
Yc = 0;
L2(1:rows,1:cols,1:3) = 0;
I2(:,:,1) = I0(:,:,1);
I2(:,:,2) = I0(:,:,2);
I2(:,:,3) = I0(:,:,3);
S = zeros(1,Num);
X = zeros(2,Num);
Y = zeros(2,Num);
for i=1:n
[r,c]=find(L==i);%搜索目标
a1(i)=max(r);
a2(i)=min(r);
b1(i)=max(c);
b2(i)=min(c);
%用蓝色方框标记目标
L2(a2(i):a2(i)+4 , b2(i):b1(i) ,1) = 0;
L2(a1(i):a1(i)+4 , b2(i):b1(i) ,1) = 0;
L2(a2(i):a1(i) , b2(i):b2(i)+4,1) = 0;
L2(a2(i):a1(i) , b1(i):b1(i)+4,1) = 0;
L2(a2(i):a2(i)+4 , b2(i):b1(i) ,2) = 0;
L2(a1(i):a1(i)+4 , b2(i):b1(i) ,2) = 0;
L2(a2(i):a1(i) , b2(i):b2(i)+4,2) = 0;
L2(a2(i):a1(i) , b1(i):b1(i)+4,2) = 0;
L2(a2(i):a2(i)+4 , b2(i):b1(i) ,3) = 255;
L2(a1(i):a1(i)+4 , b2(i):b1(i) ,3) = 255;
L2(a2(i):a1(i) , b2(i):b2(i)+4,3) = 255;
L2(a2(i):a1(i) , b1(i):b1(i)+4,3) = 255;
%计算面积
S(i) = length(r);
X(:,i) = [a2(i);a1(i)];
Y(:,i) = [b2(i);b1(i)];
%单独提取不同的目标
Isub = zeros(rows,cols);
for j = 1:length(r)
Isub(r(j),c(j)) = 1;
end
%保存不同的目标
Isub_save{i} = Isub;
Lensx(i) = a1(i)-a2(i);
Lensy(i) = b1(i)-b2(i);
end
%输出带方框的图像
for i = 1:rows
for j = 1:cols
if L2(i,j,3) == 255
I2(i,j,1) = 0;
I2(i,j,2) = 0;
I2(i,j,3) = 255;
else
I2(i,j,1) = I0(i,j,1);
I2(i,j,2) = I0(i,j,2);
I2(i,j,3) = I0(i,j,3);
end
end
end
%根据面积进行目标独特性区分
[V,I] = sort(S);
% V
% I
%求质心
%获得从小到大的目标排序
indxx = I;
for k = 1:Num
sumx = 0;
sumy = 0;
area = 0;
Is = Isub_save{indxx(k)};
[height,width] = size(Is);
for i = 1 : height
for j = 1 : width
if Is(i,j) == 1
sumx = sumx + i;
sumy = sumy + j;
area = area + 1;
end
end
end
%%质心坐标
plotx(1,k) = fix(sumx / area);
ploty(1,k) = fix(sumy / area);
Lensx2(k) = Lensx(indxx(k));
Lensy2(k) = Lensy(indxx(k));
end
for k = 1:Num
I2(round(plotx(k))-4:round(plotx(k))+4,round(ploty(k))-4:round(ploty(k))+4,1) = 255;
I2(round(plotx(k))-4:round(plotx(k))+4,round(ploty(k))-4:round(ploty(k))+4,2) = 0;
I2(round(plotx(k))-4:round(plotx(k))+4,round(ploty(k))-4:round(ploty(k))+4,3) = 0;
end
09_056_m
