Image?=?imread（‘spots.tif‘）;
figureimshow（Image）;
title（‘原圖‘）;
Theshold?=?graythresh（Image）;%取得圖象的全局域值
Image_BW?=?im2bw（ImageTheshold）;%二值化圖象
figureimshow（Image_BW）;
title（‘初次二值化圖像‘）;
%第三步二值化圖像進行
Image_BW_medfilt=?medfilt2（Image_BW[13?13]）;
figureimshow（Image_BW_medfilt）;
title（‘中值濾波后的二值化圖像‘）;
%第四步：通過“初次二值化圖像”與“中值濾波后的二值化圖像”進行“或”運算優化圖像效果
Optimized_Image_BW?=?Image_BW_medfilt|Image_BW;
figureimshow（Optimized_Image_BW）;
title（‘進行“或”運算優化圖像效果‘）;
%第五步：優化后二值化圖象取反，保證：‘1’-〉‘白色’，‘0’-〉‘黑色’
%方便下面的操作
Reverse_Image_BW?=?~Optimized_Image_BW;
figureimshow（Reverse_Image_BW）;
title（‘優化后二值化圖象取反‘）;
%第六步：填充二進制圖像的背景色，去掉細胞內的黑色空隙
Filled_Image_BW?=?bwfill（Reverse_Image_BW‘holes‘）;
figure?imshow（Filled_Image_BW）;
title（‘已填充背景色的二進制圖像‘）;
%第七步：對圖像進行開運算，去掉細胞與細胞之間相粘連的部分
SE?=?strel（‘disk‘4）;
Open_Image_BW?=?imopen（Filled_Image_BWSE）;
figure?imshow（Open_Image_BW）;
title（‘開運算后的圖像‘）;
%-----------------------------------------------
%-------------開始計算細胞數--------------------
%-----------------------------------------------
[LabelNumber]=bwlabel（Open_Image_BW8）%初步取得細胞個數
Array?=?bwlabel（Open_Image_BW8）;%取得貼標簽處理后的圖像
Sum?=?[];
%依次統計貼標簽后數組
for?i=1:Number
[rc]?=?find（Array==i）;%獲取相同標簽號的位置，將位置信息存入[rc]
rc?=?[r?c];
Num?=?length（rc）;%取得vc數組的元素的個數
Sum（[i]）=Num;%將元素個數存入Sum數組
end
Sum
N?=?0;
%假如Sum數組中的元素大于了1500，表示有兩個細胞相連，像素點較多，即分為兩個細胞數
for?i=1:length（Sum）
if（Sum（[i]））?>?500
N?=?N+1;
end
end
%-------------------------------------------
%------------------統計最終細胞數-----------
%-------------------------------------------
Number?=?Number+N

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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