专利名称：一种细胞分离方法
技术领域：
本发明涉及图像分割领域，尤其是涉及一种细胞分离方法。
背景技术：
显微镜技术的发展使得人类对事物的观察更加精细，打开了对微观世界的研究。逐渐进入对细胞一生命活动的基本单位的探索。在对生物细胞形态结构的研究中发现，由于细胞自身的结构，观察到的细胞图像常常是很多个细胞聚集在一起，因此就不可避免的需要引入细胞分割技术，通过该技术将重叠的细胞准确的分离开来，以便于进行下一步对细胞形态的识别及个数的统计。现有的分割方法主要有两大类综合凹点分析与边缘检测的分割算法和基于数学 形态学的分割算法。以上两类算法虽能取得一定成效，但也存在一定的缺陷与局限性，如综合凹点分析与边缘检测的分割算法中难以确定出真正的凹点，且凹点很难正确配对等问题的存在使得该方法难以取得好的分割效果，主要是因为计算凹点的算法主要是通过计算K个轮廓点所组成的夹角来判断，这种方法计算量大，容易受噪声的影响，而且计算结果与K的取值以及设定的夹角大小有关，因此极有可能把噪点当作了凹点，而把真正的凹点丢失了 ；而基于数学形态学的方法中的分水岭方法往往难以克服“过分割”问题，这是因为图像中常存在噪声及局部不规则现象，使得局部极小值区域的个数超过实际的分割对象，也就造成难以克服的“过分割“问题，因此有必要研究出高效实用的细胞分离方法。现有技术中也有对细胞分离方法进行改进的专利，如专利申请号为201010568802.4,申请日为2010_12_1，名称为“一种图像中的粘连细胞分割方法”的发明专利，其技术方案为步骤一，对含有粘连细胞的图像进行二值化，将图像中的粘连细胞作为前景色进行标记，其余的为背景色，得到二值图，再对上述二值图做距离变换，在距离变换的过程中记录下各个点到最近背景点的距离值，保存为距离图；步骤二，确定真实细胞的中心点首先，在所述距离图中搜索局部极大值点，即距离值大于其八邻域点的距离值的点，以这些局部极大值点为起始点对所述二值图作水域分割，得到分割后的区域图；其次，对所有的局部极大值点进行筛选，去除符合筛选条件的局部极大值点，剩余的极大值点每个均代表单个血细胞的中心点，其中，所述筛选的条件为(I)该局部极大值点的距离值低于预设的阈值D ; (2)该局部极大值点的距离值小于任一阈值点的距离值，其中所述阈值点指与当前局部极大值点的距离低于门限阈值T的局部极大值点；步骤三，计算区域图中各区域中心与各上述中心点的距离，从而获得各区域与各单个血细胞的距离值，使每个区域归属于与之距离值最小的血细胞，完成血细胞的初步分割，其中，所述的区域中心指区域中距离值最大的点；步骤四，对初步分割的边界进一步修正检测获取与两个或两个以上区域毗邻的区域，在上述获取的毗邻区域的边界上搜索用于分割的连接角点，利用该连接角点对当前区域重新分割，分割得到的区域分属于与各自相邻的区域。通过上述步骤，即完成粘连细胞的分割。上述专利存在的问题主要有1、采用的距离变换为传统的倒角距离，该距离只是对欧氏距离的一种近似，不是完全欧氏距离，使得选取种子点的准确性不高；2、利用局部最小值及预设阈值点选取种子点，增加了一定的计算量同时引入主观因素；3、采用复杂的链码差进行修正，增加了计算量。
发明内容
为了克服现有的细胞图像分离方法存在的的凹点很难正确配对、难以克服“过分害I]”的问题，现在特别提出一种融合OSTU和边界追踪，并且运用精确欧氏距离进行前期距离变换，以及提出距离阈值与面积阈值概念，减少了计算量的一种细胞分离方法。为实现上述技术效果，本发明的技术方案如下
一种细胞分离方法，其特征在于，包括以下步骤
A、运用OSTU方法对细胞图像进行预分割 al.根据输入图像的灰度值，运用OSTU方法计算出最佳阈值 其具体过程为根据输入灰度图像的灰度值，将其分为I、级，用A代表图像中
灰度级为的像素个数，那么图像中总像素个数，且每个灰度级存在的概率 I2*1
Pi = nYhJ。若选择某一灰度级k将该图像分成两组，其中C0 =丨+1~衫，Ci = {A+i~m},
A
那么两组所产生的概率m 以及两组的组内平均差 ，π分别为= =fljR),
ω φιΜ) A ·ι
二ip- u(k)i im U- ^(k) 二· JL ,
=’抖= Σ^γ=^·,μ = Σ玄=7=^7 ;其中，代表整
% ajWmI 1
幅图像的灰度平均值，A(.t)=i奶*代表阈值为^时的灰度平均值，因此全部采样的灰度
k
平均值μ =砷Μ) + w ;因此两组间的方差为
CTj ⑷=呌 O0 — + O1O1 — μ)2 = (P1 —外)2 =苎勞 f.与黑......
雄.)[!-雄)]
在f m间变化k可找到一个k*使取最大值，即V = ^rgmrni a2 (k),此时的^ 即为所求的最佳阈值；
a2.利用最佳阈值V将输入图像转化为二值图像根据图像的实际情况将像素值小于的像素转化为背景像素(或目标像素)，其它像素转化为目标像素(或背景像素);
B、运用边界追踪方法进行孔洞填充
bl.设置已跟踪边界队列,按照由上到下，由左到右的顺序搜索到第一个目标像素
将其作为初始化边界搜索点，设定初始化搜索方向，并将A抓qei ；
b2. JAp0的i&b方向开始按逆时针方向搜索1 的8邻域中的目标像素λ，若A不存在，则表明I为孤立像素区域，转步骤b5 ;若乃被标记已跟踪过，则仍按逆时针顺序继续向下搜索8邻域中是否存在未被跟踪过的边界像素，若不存在，则表明已回到跟踪起点，转步骤b5 ;若％未被跟踪过，则将其放入中；
b3.根据相对于Pd的方向标号dr ,更新dir，若dir为奇数，则仏=(dir+7)%B，若为偶数，则—=+ 6)%8 ；
b4.以P1为搜索像素，转b2步，继续追踪下一个边界像素；
b5.当搜索到的像素与开始像素重合时结束追踪； b6.当一个区域的边界全被标记出后，对其进行孔洞填充；
C、对图像进行分水岭分割
Cl.对细胞图像进行距离变换处理； c2.根据距离变换值选取种子点； c3.根据种子点进行分水岭分割；
所述c2步骤具体为
c21 :查找图像中的局部最大距离变换值像素并按从大到小的顺序存入队列
mmi
DT ■中，计算丽，其中代表距离变换排序后的第.个距离变
—/2I
换最大值；DTmax代表最大的距尚变换值；奴wm代表细胞图像中的目标像素总数，num =, S = JiDTami ；
c22 DT_MAX中第一个元素出队，放入种子像素数组中；c23 :若不为空，则中第一个元素P出队，否则转步骤c25 ；c24 :计算-与所有中的种子像素间的距离^^ ,若存在，则直接转步骤c25，否则将P傲入Seed中，转步骤c23 ；c25 算法结束。D、“过分割”区域的合并与“分割不完全”区域再分割
dl.设直二个面积阈值，, ^Iim = TlDilals js , Smtx = TlDTmg ,其中为经验
值，对于本发明取值为1，即将单像素的区域当做噪声处理；
d2.计算图像各个区域的面积，根据面积阈值对该区域进行下列的处理
若，则表明该区域为噪声区域，将其去除；
若< >4^ ,则表明该区域“分割不完全”，则将其重新再次分割；
若S <-Jain ,则表明该区域是“过分割”区域，则将其合并到邻域区域；
其它情况表明分割正确，则无需处理。本发明的优点在于
I、和现有的综合凹点分析与边缘检测的分割算法和基于数学形态学的分割算法相比，思路清晰，易于在代码中实现，所以实现简单；与传统方法对比，可明显减少过分割情况。2、采用OSTU对图像简单的进行预处理，该方法可自动选取出阈值进行分割，并且该方法成熟，简单，有利于简化整个细胞分离方法。3、运用边界追踪方法进行孔洞填充弥补OSTU方法二值化后细胞图像的不足，使图像更有利于分割。本专利所采用的填充方法是在边界追踪方法的基础上加以改进应用到本专利中，并非本领域的常规技术。细胞图像由于表面光照度的不同，往往二值化后细胞中心颜色往往与背景色相同，如果不进行填充，则会造成每一个细胞都不完整，极大的影响了下一步距离变换操作的准确性，因此在二值化后进行空洞填充操作是十分重要的。
4、本发明使用的距离变换方法为完全欧氏距离，有助于提高种子点的准确性。 5、C步骤的种子点选取利用公式_
权利要求
1.一种细胞分离方法，其特征在于，包括以下步骤 A、运用OSTU方法对细胞图像进行预分割； B、运用边界追踪方法对预分割图像进行孔洞填充； C、对孔洞填充后的图像进行分水岭分割； D、对分割后图像中的“过分割”区域进行合并，“分割不完全”区域进行再分割。
2.根据权利要求I所述的一种细胞分离方法，其特征在于，所述B步骤具体为 bl.设置已跟踪边界队列,按照由上到下，由左到右的顺序搜索到第一个目标像素Po，将其作为初始化边界搜索点，设定初始化搜索方向，并将A放入; b2.从的方向开始按逆时针方向搜索Pc的8邻域中的目标像素P1，若/\不存在，则表明A3为孤立像素区域，转步骤b5 ;若、被标记已跟踪过，则仍按逆时针顺序继续向下搜索8邻域中是否存在未被跟踪过的边界像素，若不存在，则表明已回到跟踪起点，转步骤b5 ;若乃未被跟踪过，则将其放入中； b3.根据相对于Pd的方向标号cfir，更新dir，若dir为奇数，则dir = (dir+7)VoE，若为偶数，则—=+ Θ%3 ； b4.以为搜索像素，转b2步，继续追踪下一个边界像素； b5.当搜索到的像素与开始像素重合时结束追踪； b6.当一个区域的边界全被标记出后，对其进行孔洞填充。
3.根据权利要求2所述的一种细胞分离方法，其特征在于，所述C步骤为 Cl.对细胞图像进行距离变换处理； c2.根据距离变换值选取种子点； c3.根据种子点进行分水岭分割； 所述c2步骤具体为 c21 :查找图像中的局部最大距离变换值像素并按从大到小的顺序存入队列 mm/m皿中，计算 ，其中￡^代表距离变换排序后的第个距离变换最大值；DT max:代表最大的距尚变换值；代表细胞图像中的目标像素总数，num = NM(S ,S = nDT^ ； c22 -.DT_MAX中第一个元素出队，放入种子像素数组中； c23 :若￡)'Γ —M4Z不为空，则中第一个元素出队，否则转步骤c25 ； c24 :计算p与所有中的种子像素间的距离,若存在<1-，则直接转步骤c25，否则将P放入&ai中，转步骤c23 ； c25 算法结束。
4.根据权利要求3所述的一种细胞分离方法，其特征在于，所述D步骤为dl.设直二个面积阈值
5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种细胞分离方法，其特征在于，所述A步骤为 al.根据输入图像的灰度值，运用OSTU方法计算出最佳阈值K.其具体过程为根据输入灰度图像(如附图
2)的灰度值，将其分为1-m级，用A代表图像中灰度级为i的像素个数，那么图像中总像素个数
全文摘要
本发明涉及图像分割领域，尤其是涉及一种细胞分离方法，包括以下步骤A、运用OSTU方法对细胞图像进行预分割；B、运用边界追踪方法对预分割图像进行孔洞填充；C、对孔洞填充后的图像进行分水岭分割；D、对分割后图像中的“过分割”区域进行合并，“分割不完全”区域进行再分割。和现有的综合凹点分析与边缘检测的分割算法和基于数学形态学的分割算法相比，思路清晰，易于在代码中实现，所以实现简单；与传统方法对比，可明显减少过分割情况。
文档编号G06T7/00GK102881017SQ20121035412
公开日2013年1月16日 申请日期2012年9月21日 优先权日2012年9月21日
发明者李均利, 李晓宁, 袁丁, 苏菡, 张莹, 杨军 申请人:四川师范大学