牛乳体细胞彩色显微图像处理是基于图像处理的牛乳体细胞自动分析与计数的关键技术，对牛乳体细胞检测的效率与准确性具有重要意义。
本书深入系统地阐述了项目组多年来有关牛乳体细胞彩色显微图像处理的研究内容、研究方法和典型的研究成果。本书主要包括牛乳体细胞彩色显微图像制作、图像预处理、图像分割及快速分割等内容。本书各章的算法可以单独或结合使用，用于牛乳体细胞检测及评价分析。
本书适合计算机应用、农业信息技术、生物信息处理等相关专业的高年级本科生、研究生作为教学参考书和指导书使用，也可供相关专业的科研人员参考阅读。

奶业是关系国民经济发展和社会进步的重要产业，对提高国民的健康水平具有重要意义。国务院先后发布了《关于促进奶业持续健康发展的意见》和《关于加强乳制品质量安全工作的通知》等文件。特别是“十三五”开局以来，我国奶业以奶业供给侧结构性改革为主线，以保障乳品质量安全为核心，使现代奶业建设不断向前迈进。
牛乳体细胞的种类及数量是乳汁的质量评价和奶牛乳腺炎诊断的一项重要指标，也是奶业生产中的必备检查指标，对奶业质量检测与健康发展具有重要意义。基于图像处理的显微图像镜检法是牛乳体细胞计数的标准方法。因此，快速而准确的牛乳体细胞图像镜检技术是重要的研究课题，其中体细胞图像分割方法是关键。
本书以牛乳显微图像处理技术为研究内容，在分析国内外研究现状的基础上，利用中国乳都——呼和浩特地区采集的乳样，描述了牛乳显微图像库的建立，阐述了常用彩色空间及转换、图像增强及去噪处理，详细论述了牛乳图像的分割方法，如分水岭法、云模型法、SOM神经网络法、FCM法、水平集法等。在这些分割方法中涉及二值图像、灰度图像及彩色图像的分割方法。彩色图像颜色信息丰富，更有利于分割识别，但彩色图像数据量大，制约实时处理的在线应用。本书重点介绍彩色图像的快速分割方法；给出了基于数学形态学及融合技术，并采用模糊集合分裂与合并的手段，实现了在低维空间的图像分割再融合的三维彩色图像的分割算法，极大提高了处理速度，而且保持了较高的分割准确性；最后讨论了堆积细胞图像的分离算法，给出了完整的牛乳体细胞计数算法流程，为基于显微图像的标准化牛乳体细胞计数提供了有效方法与思路策略。
本书为内蒙古农业大学牛乳体细胞图像处理研究小组自2003年以来研究理论、方法的总结，凝聚了团队人员的集体智慧。本书由薛河儒、姜新华、郜晓晶等撰写。具体编写分工如下：第1、2章由郜晓晶撰写，第3章由姜新华撰写，第4章由白洁撰写，第5章由薛河儒撰写，全书由薛河儒统稿、定稿。除了撰写人员以外，要感谢持续参与该研究工作的历届硕士、博士研究生刘俊丽、李海、冯梅芳、闫克裕、王悦东、苏娜、博格、李志敏、周燕青、章潇俪及陈磊等，感谢团队老师麻硕士和潘新等教授的支持与帮助，还要特别感谢内蒙古农业大学基础兽医实验室主任王凤龙教授和他的团队常年给予的帮助与指导，并对所有为本书出版做出贡献的同事和朋友们致以衷心的感谢。本书由国家自然科学基金（61461041）、国家国际科技合作专项项目（2015DFA00530)、内蒙古自然科学基金（20080404）及教育部“春晖计划”基金（Z2009101062，Z2004215006）等项目联合资助。
限于专业知识水平及对交叉学科知识的把握，书中难免存在不妥之处，敬请专家和读者批评指正。

著者2018年10月于内蒙古农业大学

第1章绪论1
1.1引言1
1.2生鲜乳与体细胞数1
1.3体细胞计数方法3
1.4牛乳体细胞计数研究动态4
1.4.1传统的分割方法5
1.4.2现代方法10
1.5数字图像处理技术14
1.5.1图像预处理14
1.5.2图像分割20
1.5.3图像特征提取21
1.5.4分类识别23
小结24
第2章牛乳体细胞显微图像制作与获取25
2.1牛乳体细胞涂片制作25
2.1.1乳样采集25
2.1.2实验方法26
2.2显微图像采集27
2.3图像库构建28
小结29
第3章牛乳体细胞彩色图像预处理30
3.1彩色图像预处理30
3.2颜色空间30
3.2.1CIE颜色空间30
3.2.2RGB颜色空间31
3.2.3XYZ颜色空间31
3.2.4Lab颜色空间31
3.2.5LUV颜色空间32
3.2.6HSI颜色空间32
3.3牛乳体细胞图像的颜色空间转换34
3.4图像增强34
3.5空域滤波39
3.6频域处理42
3.6.1低通滤波42
3.6.2高通滤波器44
小结45
牛乳体细胞显微图像处理目录第4章牛乳体细胞图像分割方法46
4.1基于三维空间的彩色分水岭分割方法(WH3D)47
4.1.1分水岭算法48
4.1.2彩色分水岭算法51
4.2基于不确定理论的云模型分割算法52
4.2.1算法原理52
4.2.2算法实现过程53
4.2.3实验结果及分析59
4.3基于SOM神经网络的牛乳体细胞图像分割方法69
4.3.1算法原理69
4.3.2算法实现步骤70
4.3.3实验结果及分析72
4.4基于FCM的牛乳体细胞图像分割方法75
4.4.1算法原理75
4.4.2算法实现步骤76
4.4.3实验结果及分析77
4.5基于水平集的牛乳体细胞图像分割方法78
4.5.1算法原理78
4.5.2算法实现步骤79
4.5.3实验结果及分析80
小结81
第5章牛乳体细胞图像快速分割方法83
5.1图像融合83
5.1.1问题描述84
5.1.2Bayesian方法84
5.1.3模糊集合与概率论方法84
5.2彩色聚合函数的选择85
5.3基于数学形态学与融合技术的快速分割方法（WHF2D）85
5.3.1算法原理85
5.3.2算法实现过程85
5.3.3实验结果及分析89
5.4基于降维与融合的牛乳体细胞图像分割92
5.4.1算法原理92
5.4.2算法实现过程93
5.4.3实验结果及分析95
5.5体细胞提取97
5.6堆积细胞分离算法设计98
5.6.1二值图像的距离变换98
5.6.2图像的重构98
5.6.3计算分水线98
5.6.4堆积细胞的分割步骤98
5.7牛乳体细胞计数100
5.7.1计数准则100
5.7.2计算步骤100
小结102
参考文献103

薛河儒，内蒙古农业大学，计算机与信息工程学院，教授1982年毕业于太原理工大学应用数学专业，获理学学士学位，后获得博士学位，目前从事计算机专业教学工作和模式识别与智能信息处理研究工作。姜新华，任教于内蒙古农业大学计算机与信息工程学院。郜晓晶，任教于内蒙古农业大学计算机与信息工程学院。