[發(fā)明專利]一種圖像中的粘連細(xì)胞分割方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010568802.4
• 申請(qǐng)日: 2010-12-01
• 公開（公告）號(hào): CN102013102A
• 公開（公告）日: 2011-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪國(guó)有;林晨;鄭馨;劉建國(guó)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06K9/00
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 朱仁玲

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像中的粘連細(xì)胞的分割方法，應(yīng)用于分離圖像中粘連的多個(gè)細(xì)胞。

背景技術(shù)

在血液的染色圖片中，常常會(huì)遇到細(xì)胞粘連的情況，為準(zhǔn)確獲取每個(gè)細(xì)胞的形態(tài)信息，我們必須對(duì)這些粘連的細(xì)胞進(jìn)行分離。國(guó)內(nèi)外在粘連細(xì)胞的分離方面已有一些研究，目前采用的方法主要有以下幾種：

1.基于形態(tài)學(xué)的分水嶺分割方法

分水嶺分割方法，是一種基于拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測(cè)地學(xué)上的拓?fù)涞孛玻瑘D像中每一點(diǎn)像素的灰度值表示該點(diǎn)的海拔高度，每一個(gè)局部極小值及其影響區(qū)域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個(gè)局部極小值表面，刺穿一個(gè)小孔，然后把整個(gè)模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個(gè)局部極小值的影響域慢慢向外擴(kuò)展，在兩個(gè)集水盆匯合處構(gòu)筑大壩，即形成分水嶺。

形態(tài)學(xué)分水嶺算法的優(yōu)點(diǎn)是邊界連續(xù)，在種子點(diǎn)選取較好的情況下，分割結(jié)果穩(wěn)定。由于種子點(diǎn)的選取是通過連續(xù)腐蝕或者通過先做距離變換再通過某個(gè)閾值來選取的，該算法對(duì)微弱邊緣響應(yīng)良好，但易受噪聲影響，存在過分割和誤分割問題，迭代膨脹計(jì)算量較大，適用于形態(tài)無明顯凹陷，噪聲較小，細(xì)胞外形規(guī)則的情況。

2.基于邊界角點(diǎn)配對(duì)的分割方法

邊界角點(diǎn)配對(duì)法，是將圖像中的物體邊界用封閉的連續(xù)像點(diǎn)表示，通過分析邊界上各點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的關(guān)系得到該點(diǎn)所在邊界區(qū)段的走向，即凹入，凸起或趨于平滑，以一閾值限定得到所有凹點(diǎn)。將所有凹點(diǎn)按照一定規(guī)則進(jìn)行匹配后得到分割結(jié)果。

該方法直觀，簡(jiǎn)單，且實(shí)現(xiàn)快速。但凹點(diǎn)的選擇基于輪廓，對(duì)輪廓上毛刺和噪聲敏感，且存在凹點(diǎn)不能精確求取，凹點(diǎn)配對(duì)的困難。

3.基于類圓的分割方法

基于類圓的分割方法以血細(xì)胞形狀呈類圓為前提，首先尋找物體邊界上距離最遠(yuǎn)的兩點(diǎn)a和b，以a和b距離的一半作為外接圓的半徑，a與b連線的中點(diǎn)作為外接圓的圓心畫圓，檢測(cè)物體邊界上距離圓心最近的兩點(diǎn)，如果該兩點(diǎn)的連線滿足一定的條件，則連接兩點(diǎn)分割細(xì)胞，并繼續(xù)遞歸分割，否則分割結(jié)束。

該方法的優(yōu)點(diǎn)是充分利用了血細(xì)胞的先驗(yàn)信息，對(duì)于圓形細(xì)胞分割效果好。但在實(shí)際操作中，由于細(xì)胞形狀呈多樣性，且切割條件判定復(fù)雜，常使分割出現(xiàn)較大偏差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，針對(duì)現(xiàn)有方法的不足提出一種粘連細(xì)胞分割方法，通過對(duì)過分割區(qū)域進(jìn)行重分割，避免傳統(tǒng)分水嶺分割帶來的過分割與誤分割。

本發(fā)明提出的方案如下：

步驟一，對(duì)圖像進(jìn)行二值化，將圖像中的粘連細(xì)胞作為前景色進(jìn)行標(biāo)記，其余的為背景色，得到二值圖。對(duì)上述二值圖做距離變換，在距離變換的過程中記錄下各個(gè)點(diǎn)到最近背景點(diǎn)的距離值，保存為距離圖。

步驟二，確定真實(shí)細(xì)胞的中心點(diǎn)

首先，在距離圖中搜索局部極大值點(diǎn)，即距離值大于其八鄰域點(diǎn)的距離值的點(diǎn)，以這些局部極大值點(diǎn)為起始點(diǎn)對(duì)二值圖作水域分割，得到分割后的區(qū)域圖。

其次，對(duì)所有的局部極大值點(diǎn)進(jìn)行篩選，去除符合篩選條件的局部極大值點(diǎn)，剩余的極大值點(diǎn)每個(gè)均代表單個(gè)血細(xì)胞的中心點(diǎn)。其中，篩選的條件為：(1)該局部極大值點(diǎn)的距離值低于門限閾值D；(2)該局部極大值點(diǎn)的距離值小于任一閾值點(diǎn)的距離值，其中所述閾值點(diǎn)指與當(dāng)前局部極大值點(diǎn)的距離低于門限閾值T的局部極大值點(diǎn)。

步驟三，計(jì)算區(qū)域圖中各區(qū)域中心與各中心點(diǎn)的距離，獲得各區(qū)域與各單個(gè)血細(xì)胞的距離值，使每個(gè)區(qū)域歸屬于與之距離值最小的血細(xì)胞，完成血細(xì)胞的基本分割。其中，所述的區(qū)域中心指區(qū)域中距離值最大的點(diǎn)。

步驟四，對(duì)分割邊界進(jìn)一步修正。檢測(cè)與兩個(gè)或兩個(gè)以上區(qū)域相鄰的區(qū)域，在該區(qū)域的邊界上搜索代表點(diǎn)，連接代表點(diǎn)對(duì)當(dāng)前區(qū)域重新分割，分割得到的區(qū)域分屬于與各自相鄰的區(qū)域。

本發(fā)明能夠達(dá)到的有益效果如下：

由于血細(xì)胞形態(tài)各異，其距離圖中存在較多偽極值點(diǎn)，這些點(diǎn)易造成傳統(tǒng)分水嶺分割中的過分割現(xiàn)象，解決過分割的基本方法是簡(jiǎn)單地進(jìn)行區(qū)域合并，但原本由偽極值點(diǎn)分割得到的區(qū)域不論歸屬于哪個(gè)區(qū)域都將造成誤分割。而本發(fā)明提出的方法通過篩選極值點(diǎn)可以有效地避免過分割。消除過分割后，對(duì)過分割區(qū)域進(jìn)行重分割，分割結(jié)果更符合人眼觀測(cè)的結(jié)果。

附圖說明

圖1：3x3倒角距離變換模板示意圖

圖2：八連通鏈碼模板示意圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。