[發(fā)明專利]一種單細(xì)胞圖像分割方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710871540.0
• 申請(qǐng)日: 2017-09-25
• 公開（公告）號(hào): CN107808381A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃金杰;冀宗玉;賈海陽(yáng);潘曉真
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種單細(xì)胞圖像分割方法，包括總體分割方法和改進(jìn)細(xì)胞閾值分割算法，主要流程：1)輸入一幅宮頸TCT圖像，對(duì)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、中值濾波去噪以及對(duì)比度增強(qiáng)等預(yù)處理；2)對(duì)所有圖像進(jìn)行分塊閾值分割處理，采用OTSU方法進(jìn)行閾值分割，分割出前景與背景；3)進(jìn)行圖像形狀測(cè)試，前后背景圖像鮮明的直接放入待檢測(cè)結(jié)果輸出集合，未通過(guò)檢測(cè)的再次進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割；4)把兩次分割的結(jié)果進(jìn)行合并，就得到最終理想的分割圖像集合，本方案依據(jù)細(xì)胞不同形態(tài)分別進(jìn)行不同方法的分割，保證了分割方法的精確性和獨(dú)立性，其中分塊閾值分割的主要步驟是：1)將圖像分割成一個(gè)個(gè)小塊，對(duì)每一塊分別進(jìn)行灰度化、計(jì)算方差V和均值Mean；2)利用大律算法獲得整幅圖像的最佳閾值T1和T2；3)如果方差V大于T1，則利用OTSU做全局閾值分割，如果方差V小于T1，且均值Mean大于T2，則可判斷該小塊屬于背景區(qū)域，否則的話就屬于前景區(qū)域，而自適應(yīng)分割的主要步驟為：1)首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理；2)遍歷每一個(gè)像素點(diǎn)I(x,y)，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)設(shè)置分割閾值T，以該像素點(diǎn)為核心，設(shè)置鄰域窗口，求出該窗口的灰度均值Mean；3)根據(jù)對(duì)比就可以求出該圖像的背景和前景；具體公式如下：

G(x,y)=0,I(x,y)<=T(x,y)1,I(x,y)>T(x,y)---(1)]]>

T(x,y)＝Mean＝∑_(x,y)∈wI(x,y)|w (2)

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種單細(xì)胞圖像分割方法，其特征在于：所述細(xì)胞圖像分割方法由于采用了兩種分割方法，根據(jù)細(xì)胞形態(tài)局部特征使用不同的分割算法，可以使分割后的細(xì)胞核更加清晰和準(zhǔn)確，減少了細(xì)胞處理的數(shù)量，提高了算法的速度，為后續(xù)進(jìn)行細(xì)胞病理分析和分類提供了便利。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種單細(xì)胞圖像分割方法，其特征在于：所述改進(jìn)的閾值分割算法充分根據(jù)細(xì)胞實(shí)際局部特征，結(jié)合了分塊閾值分割速度快、分割圖像清晰和自適應(yīng)閾值分割精度高、工作量少的特點(diǎn)，兩者形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高了輸出圖像的質(zhì)量。