[發明專利]一種數字病理全切片圖像空白區域自動分割方法

在審

• 申請號: 201810355521.7
• 申請日: 2018-04-19
• 公開（公告）號: CN108830874A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發明（設計）人: 姜志國;麻義兵;鄭鈺山
• 申請（專利權）人: 麥克奧迪(廈門)醫療診斷系統有限公司
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06T7/90;G06T5/00
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

本發明公開了一種數字病理全切片圖像空白區域自動分割方法，S1、將數字病理全切片圖像由RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間；S2、求出所述HSV顏色空間的飽和度通道閾值和亮度通道閾值；S3、使用所述飽和度通道閾值和所述亮度通道閾值對所述數字病理全切片圖像進行二值化操作，得到初步分割結果；S4、對所述初步分割結果進行形態學后處理，得到最終分割結果。本發明通過顏色空間變換和自適應閾值方法對數字病理全切片圖像進行二值化，然后進行形態學后處理，最終使計算機能夠準確地對數字病理全切片空白區域進行自動分割，結果更加準確。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理技術領域，更具體的說是涉及一種數字病理全切片圖像空白區域自動分割方法。

背景技術

數字病理全切片圖像，是將傳統的玻璃病理切片通過全自動顯微鏡或光學放大系統掃描采集得到的大尺寸高分辨數字圖像，是病理醫生在診斷時的重要依據。近年來，隨著病理學和計算機技術的快速發展，數字病理全切片圖像的數量迅速增長，通過圖像算法或機器學習方法對其進行處理和分析，對輔助病理醫生快速診斷以及計算機自動診斷有很大參考價值。

但是，數字病理全切片圖像在掃描時除細胞組織等內容外，圖像外圍通常為沒有實際內容的空白區域，在處理數字病理全切片圖像時如果不加區分一同處理空白區域，不僅會增加處理時間，也會影響算法精度。此外，由于采集環境不同，導致不同的數字病理全切片圖像切片的亮度和色調有差異，因此使用固定灰度閾值對所有數字病理全切片進行空白區域分割可能造成結果不準確。

因此，如何提供一種結果準確的數字病理全切片圖像空白區域的分割方法，是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供的一種數字病理全切片圖像空白區域自動分割方法，通過顏色空間變換和自適應閾值方法對數字病理全切片進行二值化，然后進行形態學后處理，最終使計算機能夠準確地對數字病理全切片空白區域進行自動分割，結果更加準確。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種數字病理全切片圖像空白區域自動分割方法，包括以下操作步驟：

S1、將數字病理全切片圖像由RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間；

S2、求出所述HSV顏色空間中飽和度通道和亮度通道的閾值；

S3、使用所述飽和度通道閾值和所述亮度通道閾值對所述數字病理全切片圖像進行二值化操作，得到初步分割結果；

S4、對所述初步分割結果進行形態學后處理，得到最終分割結果。

優選地，步驟S2中，所述飽和度通道閾值計算和所述亮度通道閾值計算包括全局均值法或最大類間方差法。圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。其中，全局均值法是對整幅圖像選取單一的閾值來進行二值化；最大類間方差法是指是一種自適應的閾值確定的方法，又叫大津法，它是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標兩部分。背景和目標之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大，當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致兩部分差別變小。因此，使類間方差法最大的分割意味著錯分概率最小。

優選地，步驟S4中，所述形態學后處理包括開運算、閉運算或去除小面積噪點。開運算，就是先腐蝕后膨脹的過程，可以用來消除小物體，在纖細點處分離物體，并且在平滑較大物體的邊界的同時不明顯改變其面積。閉運算，就是先膨脹后腐蝕的過程，閉運算可以用來排除小型黑洞，即黑色區域。小面積噪點就是指面積小于某個閾值的連通區域，去除指讓這種小面積噪點在二值圖中的值變得與周圍相同。