摘要
细胞图像去噪和分割是医学图像处理领域中的两个关键步骤，对疾病诊断、药物研发等方面具有重要意义。
传统的图像处理方法在处理复杂多变的细胞图像时存在局限性，而局部极值回归方法作为一种非参数回归技术，具有对数据分布不做假设、能够捕捉局部特征等优点，近年来在图像处理领域受到广泛关注。
本文首先介绍了细胞图像去噪和分割的相关概念，以及局部极值回归方法的基本原理；接着，回顾了局部极值回归方法在图像去噪和分割方面的研究现状，并对现有方法进行了分类和比较；然后，重点阐述了基于局部极值回归的细胞图像去噪和分割的主要研究方法，并分析了其优缺点；最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：细胞图像；去噪；分割；局部极值回归；非参数回归
1.1细胞图像去噪细胞图像是指利用显微镜等成像设备获取的细胞形态、结构和功能信息的图像。
然而，在图像采集过程中，由于设备、环境等因素的影响，细胞图像往往会受到噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续的分析和处理。
细胞图像去噪的目标是在保留图像重要结构信息的同时，尽可能地去除图像中的噪声，提高图像的信噪比和清晰度。
1.2细胞图像分割细胞图像分割是指将细胞图像中感兴趣的区域（通常是单个细胞或细胞核）从背景中分离出来的过程。
细胞图像分割是许多生物医学应用的基础，例如细胞计数、细胞形态分析、细胞跟踪等。
1.3局部极值回归局部极值回归（LocalExtremaRegression，LER）是一种非参数回归技术，其基本思想是利用数据中局部极值点的信息来拟合回归函数。
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