一、引言   二、相關(guān)工作
（一）閾值分割方法 （二）基于邊緣的分割方法 （三）基于區(qū)域的分割方法 三、我們的方法
（一）預(yù)處理

1. 去噪
   采用中值濾波方法對(duì)原位分子雜交圖象進(jìn)行去噪處理。中值濾波通過將每個(gè)像素的值替換為其鄰域像素值的中值，能有效去除椒鹽噪聲等脈沖噪聲，同時(shí)保留銀粒的邊緣信息。
2. 灰度校正
   由于圖象采集過程中可能存在光照不均勻等問題，我們采用基于直方圖均衡化的方法進(jìn)行灰度校正。通過調(diào)整圖象的灰度分布，增強(qiáng)銀粒與背景的對(duì)比度，為后續(xù)的分割操作提供更好的條件。

（二）混合閾值分割

1. 雙閾值法
   我們首先采用雙閾值法進(jìn)行初步分割。通過分析圖象的灰度直方圖，確定一個(gè)高閾值和一個(gè)低閾值。將灰度值高于高閾值的像素直接判定為銀粒核心部分，將灰度值低于低閾值的像素判定為背景。對(duì)于灰度值介于高閾值和低閾值之間的像素，需要進(jìn)一步分析。
2. 自適應(yīng)閾值調(diào)整
   對(duì)于處于中間灰度區(qū)域的像素，我們采用自適應(yīng)閾值調(diào)整算法。根據(jù)像素周圍局部區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差，動(dòng)態(tài)地調(diào)整閾值。這樣可以更好地適應(yīng)銀粒灰度不均勻的情況，提高分割的準(zhǔn)確性。

（三）基于形狀特征的后處理

1. 形狀分析
   經(jīng)過閾值分割后，可能會(huì)存在一些噪聲區(qū)域或部分分割不準(zhǔn)確的銀粒。我們對(duì)分割得到的區(qū)域進(jìn)行形狀分析，提取形狀特征，如面積、周長(zhǎng)、圓形度等。根據(jù)銀粒的先驗(yàn)形狀知識(shí)，設(shè)置合理的形狀閾值，去除不符合銀粒形狀特征的噪聲區(qū)域。
2. 區(qū)域合并與分裂
   對(duì)于一些因閾值分割而被過度分割的銀粒，我們根據(jù)相鄰區(qū)域的灰度相似性和空間距離進(jìn)行區(qū)域合并。同時(shí)，對(duì)于一些較大的、可能包含多個(gè)銀粒的區(qū)域，通過分析其內(nèi)部灰度變化和形狀特征進(jìn)行合理的分裂，以得到更準(zhǔn)確的銀粒分割結(jié)果。

四、實(shí)驗(yàn)
（一）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) （二）評(píng)價(jià)指標(biāo) （三）實(shí)驗(yàn)步驟

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
   將收集到的圖象分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集包含 70 張圖象，用于確定方法中的參數(shù)，如閾值、形狀閾值等。測(cè)試集包含 30 張圖象，用于評(píng)估方法的性能。
2. 參數(shù)調(diào)整
   在訓(xùn)練階段，通過手動(dòng)標(biāo)注部分圖象中的銀粒，利用這些標(biāo)注信息調(diào)整雙閾值法中的高閾值和低閾值，以及形狀分析中的形狀閾值等參數(shù)。同時(shí)，根據(jù)訓(xùn)練圖象的特點(diǎn)，優(yōu)化自適應(yīng)閾值調(diào)整算法中的參數(shù)，如局部區(qū)域大小等。
3. 性能評(píng)估
   使用測(cè)試集對(duì)我們提出的方法進(jìn)行性能評(píng)估。將分割結(jié)果與手動(dòng)標(biāo)注的金標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和 F1 值。同時(shí)，將我們的方法與傳統(tǒng)的閾值分割方法、基于邊緣的分割方法和基于區(qū)域的分割方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

（四）實(shí)驗(yàn)結(jié)果 五、討論
（一）方法優(yōu)勢(shì) （二）局限性與改進(jìn)方向 六、結(jié)論