[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的細(xì)胞或納米顆粒分割與識別的通用方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201811264476.0
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號: CN111104829A
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王振洲
• 申請（專利權(quán)）人: 山東理工大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/136
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1.一種基于圖像處理的細(xì)胞或者納米顆粒分割與識別的通用方法，其特征是通過圖像處理技術(shù)從不同類型的細(xì)胞或者納米顆粒圖像中自動魯棒地分割與識別細(xì)胞或者納米顆粒，通過蘇貝爾算子計(jì)算細(xì)胞或納米顆粒的梯度圖像，通過斜率差分布計(jì)算原始圖像與梯度圖像的分割閾值，通過結(jié)合細(xì)胞或顆粒圖像特點(diǎn)的聯(lián)合方法，融合原始圖像與梯度圖像的分割結(jié)果，通過傅里葉頻域?yàn)V波平滑分割區(qū)域的邊界，通過形態(tài)學(xué)腐蝕與膨脹，濾除分割區(qū)域中非細(xì)胞或顆粒區(qū)域，通過濾波后所有分割區(qū)域的平均面積計(jì)算細(xì)胞或顆粒的面積閾值，通過迭代的形態(tài)學(xué)腐蝕方法與自動計(jì)算的面積閾值，從濾波后的分割區(qū)域中識別出單個(gè)細(xì)胞或顆粒，并且計(jì)算出其在圖像中坐標(biāo)位置。

2.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所描述的圖像處理技術(shù)是通過計(jì)算細(xì)胞或納米顆粒圖像的斜率差分布，結(jié)合細(xì)胞或納米顆粒圖像內(nèi)像素的分類特征，進(jìn)行閾值選擇。

3.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所描述的圖像處理技術(shù)是通過蘇貝爾算子計(jì)算出梯度圖像，并且通過梯度圖像的斜率差分布，計(jì)算最優(yōu)分割閾值。

4.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所描述的圖像處理技術(shù)是通過傅里葉頻域?yàn)V波，對分割區(qū)域的邊界進(jìn)行平滑濾波。

5.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所描述的圖像處理技術(shù)是通過形態(tài)學(xué)腐蝕與膨脹算法，濾除分割區(qū)域中非細(xì)胞或顆粒區(qū)域的干擾對象。

6.按照權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所描述的圖像處理技術(shù)是通過迭代的形態(tài)學(xué)腐蝕方法與自動計(jì)算的面積閾值，從分割區(qū)域中識別出單個(gè)細(xì)胞或顆粒。