基于数学形态学的细胞图像分割技术研究，图像处理方面的资料。

针对角膜内皮细胞图像非均匀光照的问题进行了研究，采用限制对比度自适应直方图均衡化、同态滤波方法进行图像增强[1]。同时提出了一种基于双向多项式拟合的的动态阈值分割算法，分别对图像矩阵的行向量和列向量进行了多项式拟合得到两个方向上拟合后的阈值矩阵，然后将每个矩阵点的阈值同图像矩阵在该点的值进行比较得出二值分割图像，该方法保留了因光照不均而容易丢失的特征形态细节。最后通过图像孔洞填充、图像腐蚀膨胀、图像细化等一系列的数学形态学运算得到了角膜内皮细胞图像的特征形态图形。实验结果表明，与OTSU法[2]

该文提出了一种基于数学形态学理论的方法,用于分割细胞图像。首先利用灰度形态学中的重构运算对输入图像进行滤波来削弱或去除噪声的影响,然后取其形态学梯度并结合Top-Hat和Bottom-Hat两个变换来增强梯度图像的对比度,最终由分水岭算法完成分割。关于过分割的改进,该文引出一个特殊的Otsu阈值来标记图像,得到的结果无需进一步的后处理。