干细胞是一类具有自我复制能力的多潜能细胞,在一定条件下,具有可以分化成其他细胞和组织的能力,因此在再生医疗和修复组织损伤等领域具有很大的应用前景。随着细胞图像数据大量增长,传统的人工分析方式越来越难以处理。数字图像处理技术作为一种新兴的自动化处理手段,不仅能够解决人工分析主观性的影响,而且节省了大量人力资源。因此利用图像处理技术分析细胞图像已经成为当前一项重要的研究方向。本文主要对基于相差显微镜拍摄的干细胞图像进行了相关研究,主要内容包括:相差显微镜图像分割、细胞跟踪和细胞分析集成软件系统等内容,具体如下:1、针对相差显微镜细胞图像周围具有光晕,传统方法难以分割等问题,研究了目前在分割相差显微细胞图像及消除光晕较好的两种方法:基于相差成像原理进行图像恢复以及基于光晕校正的分割方法,并首次比较这两种方法,后者在处理低汇合度细胞图像时,处理的速度和准确率均高于前者,但是后者依赖于前期阈值粗分割。其次重点分析了相差显微镜图像的分布规律,提出了一种自适应阈值分割结合光晕校正的方法,能够针对不同图像,自适应计算出最佳分割阈值,再结合光晕校正精确分割出细胞,提高分割精度。2、研究了基于有丝分裂检测的特征匹配干细胞跟踪算法,分析了细胞有丝分裂过程中发生的形态变化特征,利用其特征实现卷积神经网络检测细胞的有丝分裂,结合多目标特征匹配跟踪原理,将有丝分裂引入多目标匹配跟踪方法中,在不降低细胞跟踪准确的前期下,显著减少该方法的计算消耗。3、设计了细胞分析集成软件系统,实现人机交互,使细胞分析过程更加简便。本文基于Matlab中的GUI图形程序进行设计。主要功能模块包括:分割模块、跟踪模块。分割模块主要计算细胞的静态信息,例如细胞位置、面积等,跟踪模块主要计算细胞的动态信息,例如细胞的速度、加速度等。通过该软件系统,可以帮助实验人员更好地分析细胞的行为。